インプタートレイン - Platform For AI - Alibaba Cloud ドキュメントセンター

Imputer Trainコンポーネントは、不足している値を自動入力するようにモデルをトレーニングします。以下の帰属ポリシーがサポートされている: MEAN、MIN、MAX、およびVALUE。

制限事項

サポートされている計算エンジンは、MaxComputeとFlinkです。

概要

このImputer Trainコンポーネントは、不足している値を自動入力するようにモデルをトレーニングします。以下の帰属ポリシーがサポートされている: MEAN、MIN、MAX、およびVALUE。 VALUEインピュテーションポリシーが指定されている場合、fillValueパラメーターは使用可能であり、必須です。

Machine Learning Designerでコンポーネントを構成する

入力ポート

入力ポート (左から右へ)

データ型

推奨上流コンポーネント

必須/任意

data

MaxComputeまたはObject Storage Service (OSS) に格納された構造化データ

読み取りテーブル

ファイルデータの読み取り

可

コンポーネントパラメータ

タブ	項目	説明
フィールド設定	selectedCols	不足している値を設定する数値列の名前。
パラメーター設定	fillValue	システムが不足している値に設定するカスタム値。このパラメーターは、strategyパラメーターをVALUEに設定した場合にのみ使用でき、必要です。
パラメーター設定	戦略	不足している値を設定するために使用されるポリシー。デフォルト値: MEAN。有効な値：平均: システムは、欠落した値に平均値を設定します。 MIN: システムは、不足している値に最小値を設定します。 MAX: システムは、不足している値に最大値を設定します。値: 不足している値にカスタム値を設定します。
実行チューニング	数の労働者	労働者の数。このパラメーターは、Memory per worker, unit MBパラメーターと一緒に使用する必要があります。このパラメーターの値は正の整数でなければなりません。有効な値: [1,9999] 。
実行チューニング	ワーカあたりのメモリ、単位MB	各ワーカーのメモリサイズ。有効な値: 1024〜65536。単位：MB。

出力ポート

出力ポート (左から右へ)	推奨下流コンポーネント	モデルタイプ
モデル	入力予測	Imputerモデル

例：

次のコードをPyAlink Scriptコンポーネントのコードエディターにコピーできます。これにより、PyAlinkスクリプトコンポーネントは、Imputer Trainコンポーネントのように機能します。

from pyalink.alink import *

def main(sources, sinks, parameter):
    data = sources[0]
    selectedColNames = ["col2", "col3"]
    trainOp = ImputerTrainBatchOp()\
               .setSelectedCols(selectedColNames)
    result = trainOp.linkFrom(data)
    result.link(sinks[0])
		BatchOperator.execute()