Set Role

概要

この演算子は、1つ以上の属性の役割を変更するために使用されます。

説明

属性の役割は、他のオペレーターがこの属性を処理する方法を説明します。デフォルトの役割は通常のもので、他の役割は特別なものとして分類されます。 ExampleSetは多くの特別な属性を持つことができますが、各特別な役割は一度しか表示できません。特別な役割が複数の属性に割り当てられている場合、最後の属性を除くすべての役割が通常に変更されます。さまざまなタイプの役割については、パラメーターセクションで以下で説明します。

分化

演算子の名前変更

属性の名前を変更するための演算子がいくつかあります（たとえば、 名前の変更 、 置換による 名前の変更、…）。それらは属性の名前のみを変更し、その役割は変更しません。

Generate ID

このオペレーターは、特別なロールidを持つ新しい属性を作成します。 Set Roleとは対照的に、このOperatorはidロールを持つ既存の属性を上書きします。 ロールの設定を適用してロールを通常に変更すると、元の属性が保持されます。

入力

サンプルセット（IOObject）この入力ポートには、ExampleSetが必要です。

出力

サンプルセット（IOObject）役割が変更されたExampleSetは、このポートの出力です
オリジナル（IOObject）入力として与えられたExampleSetは、変更なしでパススルーされます。

パラメーター

attribute_nameロールを変更する必要がある属性の名前。名前はドロップダウンメニューから選択するか、手動で入力できます。範囲：
target_role選択した属性のターゲットロールは、それに割り当てられた新しいロールです。次のターゲットロールが可能です。
- regular：特別な役割のない属性。通常の属性は、学習タスクの入力変数として使用されます。
- id：これは特別な役割です。 idロールを持つ属性は、例の識別子として機能します。すべての例で一意である必要があります。さまざまなブレンディングオペレータ（Join、Union、Transpose、Pivotなど）は、id属性を使用してタスクを実行します。
- label：これは特別な役割です。ラベルの役割を持つ属性は、オペレーターを学習するためのターゲット属性として機能します。ラベルは「ターゲット変数」または「クラス」とも呼ばれます。
- prediction：これは特別な役割です。予測の役割を持つ属性は、学習モデルの適用の結果です。モデルの適用演算子は、たとえば、予測属性をExampleSetに追加します。モデルのパフォーマンスを評価するには、ラベルと予測属性が必要です。
- cluster：これは特別な役割です。クラスターの役割を持つ属性は、特定のクラスターに対するExampleSetのメンバーシップを示します。たとえば、k-Means演算子は、クラスターロールに属性を追加します。
- weight：これは特別な役割です。重みの役割を持つ属性は、ラベルに関する例の重みを示します。重みは、学習プロセスで例の重要性を設定するために使用されます。重みを使用して、モデルのパフォーマンスを評価することもできます。そこで、彼らは単一の例の誤分類のために重大度を割り当てています。
- batch：これは特別な役割です。バッチロールの属性は、特定のバッチへのメンバーシップを示します。
- user defined：テキストボックスに入力することにより、任意のロールを属性に割り当てることができます。ユーザー定義のロールは特別なロールであるため、1つの特定のロールを複数の属性に割り当てることはできません。ユーザー定義ロールを持つ属性は、学習プロセスでは無視されます。そのため、ユーザー定義のロールを持つ属性は、学習プロセスでは無視されますが、ExampleSetには残ります。
範囲：
set_additional_rolesこのパラメーターは、複数の属性のロールを一度に設定するために使用されます。 [ リストの編集 ]をクリックすると、属性名とターゲットロールのペアを含むメニューが開きます。これらは、上記のパラメーターと同じ方法で使用できます。範囲：

チュートリアルプロセス

タイタニックデータセットに役割を設定

このチュートリアルのプロセスは、役割の設定演算子の基本的な使用法を示しています。最初に、TitanicデータセットがSamplesフォルダーから取得されます。次に、いくつかの属性の役割が設定されます。どの属性にどの属性が設定されているかについての説明が与えられ、その理由がコメントに記載されています。