ツリーの深さは、ルート頂点から最下層の頂点までの経路の長さである。 ツリー深さコンポーネントは、各頂点の深さ及び関連するツリーID (ルート頂点ID) を生成することができる。
コンポーネントの設定
方法1: パイプラインページでコンポーネントを設定する
Tree Depthコンポーネントは、Platform for AI (PAI) コンソールのMachine Learning Designerのパイプラインページに追加できます。 下表に、各パラメーターを説明します。
タブ | パラメーター | 説明 |
フィールド設定 | エッジテーブル: 開始頂点列 | エッジテーブルの開始頂点列。 |
エッジテーブル: 端頂点列 | エッジテーブルの末尾の頂点列。 | |
チューニング | 労働者 | 並列ジョブ実行の頂点の数。 並列性とフレームワーク通信コストの程度は、このパラメータの値とともに増加します。 |
Workerあたりのメモリサイズ | 1つのジョブで使用できるメモリの最大サイズ。 単位:MB。 デフォルト値: 4096 使用済みメモリのサイズがこのパラメーターの値を超えると、 | |
データ分割サイズ (MB) | データ分割サイズ。 単位:MB。 デフォルト値: 64。 |
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
Tree Depthコンポーネントは、PAIコマンドを使用して設定できます。 SQLスクリプトコンポーネントを使用してPAIコマンドを実行できます。 詳細については、「SQLスクリプト」トピックの「シナリオ4: SQLスクリプトコンポーネント内でPAIコマンドを実行する」をご参照ください。
PAI -name TreeDepth
-project algo_public
-DinputEdgeTableName=TreeDepth_func_test_edge
-DfromVertexCol=flow_out_id
-DtoVertexCol=flow_in_id
-DoutputTableName=TreeDepth_func_test_result;
パラメーター | 必須 | デフォルト値 | 説明 |
inputEdgeTableName | 可 | デフォルト値なし | 入力エッジテーブルの名前。 |
inputEdgeTablePartitions | 不可 | フルテーブル | 入力エッジテーブルのパーティション。 |
fromVertexCol | 可 | デフォルト値なし | 入力エッジテーブルの開始頂点列。 |
toVertexCol | 可 | デフォルト値なし | 入力エッジテーブルの末尾の頂点列。 |
outputTableName | 可 | デフォルト値なし | 出力テーブルの名前。 |
outputTablePartitions | 不可 | デフォルト値なし | 出力テーブルのパーティション。 |
ライフサイクルの設定 (Set lifecycle) | 不可 | デフォルト値なし | 出力テーブルのライフサイクル。 |
workerNum | 不可 | 指定なし | 並列ジョブ実行の頂点の数。 並列性とフレームワーク通信コストの程度は、このパラメータの値とともに増加します。 |
workerMem | 不可 | 4096 | 1つのジョブで使用できるメモリの最大サイズ。 単位:MB。 デフォルト値: 4096 使用済みメモリのサイズがこのパラメーターの値を超えると、 |
splitSize | 不可 | 64 | データ分割サイズ。 |
例:
SQLスクリプトコンポーネントを頂点としてキャンバスに追加し、次のSQL文を実行してトレーニングデータを生成します。
drop table if exists TreeDepth_func_test_edge; create table TreeDepth_func_test_edge as select * from ( select '0' as flow_out_id, '1' as flow_in_id union all select '0' as flow_out_id, '2' as flow_in_id union all select '1' as flow_out_id, '3' as flow_in_id union all select '1' as flow_out_id, '4' as flow_in_id union all select '2' as flow_out_id, '4' as flow_in_id union all select '2' as flow_out_id, '5' as flow_in_id union all select '4' as flow_out_id, '6' as flow_in_id union all select 'a' as flow_out_id, 'b' as flow_in_id union all select 'a' as flow_out_id, 'c' as flow_in_id union all select 'c' as flow_out_id, 'd' as flow_in_id union all select 'c' as flow_out_id, 'e' as flow_in_id )tmp; drop table if exists TreeDepth_func_test_result; create table TreeDepth_func_test_result ( node string, root string, depth bigint );
データ構造
SQLスクリプトコンポーネントを頂点としてキャンバスに追加し、次のPAIコマンドを実行してモデルをトレーニングします。
drop table if exists ${o1}; PAI -name TreeDepth -project algo_public -DinputEdgeTableName=TreeDepth_func_test_edge -DfromVertexCol=flow_out_id -DtoVertexCol=flow_in_id -DoutputTableName=${o1};
SQLスクリプトコンポーネントを右クリックし、[データの表示]> [SQLスクリプトの出力] を選択してトレーニング結果を表示します。
| node | root | depth | | ---- | ---- | ----- | | a | a | 0 | | b | a | 1 | | c | a | 1 | | d | a | 2 | | e | a | 2 | | 0 | 0 | 0 | | 1 | 0 | 1 | | 2 | 0 | 1 | | 3 | 0 | 2 | | 4 | 0 | 2 | | 5 | 0 | 2 | | 6 | 0 | 3 |