Platform For AI:PSリニア回帰

コンポーネントパラメータ

次のいずれかの方法を使用して、Platform for AI (PAI) のPS線形回帰コンポーネントを設定できます。

方法1: PAIコンソールでコンポーネントを設定する

方法2: PAIコマンドを使用してコンポーネントを構成する

# Training 
PAI -name ps_linearregression
    -project algo_public
    -DinputTableName="lm_test_input"
    -DmodelName="linear_regression_model"
    -DlabelColName="label"
    -DfeatureColNames="features"
    -Dl1Weight=1.0
    -Dl2Weight=0.0
    -DmaxIter=100
    -Depsilon=1e-6
    -DenableSparse=true
# Prediction 
drop table if exists logistic_regression_predict;
PAI -name prediction
    -DmodelName="linear_regression_model"
    -DoutputTableName="linear_regression_predict"
    -DinputTableName="lm_test_input"
    -DappendColNames="label,features"
    -DfeatureColNames="features"
    -DenableSparse=true

例

1. 次のSQL文を実行し、SQL Scriptコンポーネントを使用して入力データを生成します。 この例では、key − value形式の入力データが生成される。

   drop table if exists lm_test_input;
   create table lm_test_input as
   select
   *
   from
   (
   select cast(2 as BIGINT) as label, '1:0.55 2:-0.15 3:0.82 4:-0.99 5:0.17' as features
       union all
   select cast(1 as BIGINT) as label, '1:-1.26 2:1.36 3:-0.13 4:-2.82 5:-0.41' as features
       union all
   select cast(1 as BIGINT) as label, '1:-0.77 2:0.91 3:-0.23 4:-4.46 5:0.91' as features
       union all
   select cast(2 as BIGINT) as label, '1:0.86 2:-0.22 3:-0.46 4:0.08 5:-0.60' as features
       union all
   select cast(1 as BIGINT) as label, '1:-0.76 2:0.89 3:1.02 4:-0.78 5:-0.86' as features
       union all
   select cast(1 as BIGINT) as label, '1:2.22 2:-0.46 3:0.49 4:0.31 5:-1.84' as features
       union all
   select cast(0 as BIGINT) as label, '1:-1.21 2:0.09 3:0.23 4:2.04 5:0.30' as features
       union all
   select cast(1 as BIGINT) as label, '1:2.17 2:-0.45 3:-1.22 4:-0.48 5:-1.41' as features
       union all
   select cast(0 as BIGINT) as label, '1:-0.40 2:0.63 3:0.56 4:0.74 5:-1.44' as features
       union all
   select cast(1 as BIGINT) as label, '1:0.17 2:0.49 3:-1.50 4:-2.20 5:-0.35' as features
   ) tmp;

   生成された入力データを次の図に示します。

   説明

   入力データがkey-value形式の場合、特徴IDは正の整数で、特徴値は実数でなければなりません。 フィーチャIDのデータ型がSTRINGの場合、シリアル化コンポーネントを使用して入力データをシリアル化する必要があります。 フィーチャ値がカテゴリ文字列の場合、フィーチャの離散化を実行してフィーチャを処理する必要があります。

2. 次の図に示すように、パイプラインを作成します。 詳細については、「アルゴリズムモデリング」をご参照ください。

3. コンポーネントパラメーターを設定します。

   1. キャンバスで、[Read Table-1] コンポーネントをクリックします。 右側のウィンドウの [テーブルの選択] タブで、[テーブル名] をlm_test_inputに設定します。

   2. PS線形回帰コンポーネントのパラメーターを設定します。 下表に、各パラメーターを説明します。 他のパラメーターにはデフォルト値を使用します。

      タブ	パラメーター	説明
      フィールド設定	スパース形式の使用	パラメーターをtrueに設定します。
      	フィーチャー列	[features] 列を選択します。
      	ラベル列	label列を選択します。
      チューニング	コア	パラメーターを3に設定します。
      	コアあたりのメモリサイズ	パラメーターを1024に設定します。 単位：MB。

   3. 予測コンポーネントの次の表に示すパラメーターを設定します。 表に記載されていないパラメーターのデフォルト値を保持します。

      タブ	パラメーター	説明
      フィールド設定	フィーチャー列	[features] 列を選択します。
      	予約済み列	ラベル列と機能列を選択します。
      	スパース行列	[スパースマトリックス] を選択します。
      	KVデリミタ	値をコロン (:) に設定します。
      	KVペア区切り文字	このパラメーターは空のままにします。これは、スペースを区切り文字として使用することを指定します。

4. キャンバス上のアイコンをクリックしてパイプラインを実行します。

5. パイプラインの実行後、[予測-1] コンポーネントを右クリックし、[データの表示] > [予測結果出力ポート] を選択します。