これらのプロパティは、Spark Batchジョブのフレームワークで実行されているtKMeansModelを設定するために使われます。
Spark BatchのtKMeansModelコンポーネントは、機械学習ファミリーに属しています。
このコンポーネントは、ビッグデータ対応のTalend製品およびTalend Data Fabricで使用できます。
基本設定
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[Vector to process] (処理するVector) |
特徴ベクトルを提供するために使う入力カラムを選択します。多くの場合、このカラムはtModelEncoderによって実行された機能エンジニアリング計算の出力です。 |
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[Save the model on file system] (モデルをファイルシステムに保存) |
特定のファイルシステムにモデルを保管する場合は、このチェックボックスをオンにします。オフの場合、モデルはメモリに保管されます。参照用のボタンはSpark [Local] (ローカル)モードでは機能しません。Spark YarnまたはSpark [Standalone] (スタンドアロン)モードを使用している場合は、同じジョブ内のtHDFSConfigurationなどの設定コンポーネントで接続を適切に設定したことを確認する必要があります。 |
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[Number of clusters (K)] (クラスター数(K)) |
tKMeansModelでデータをグルーピングするクラスターの数を入力します。 一般に、多数のクラスターを使うと予測のエラーを減らすことができますが、過剰適合のリスクが高くなります。したがって、たとえば処理対象のデータに含まれている可能性のあるクラスターを観察して、考えられるクラスターの数に基づいて妥当な数を設定することをお勧めします。 |
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[Set distance threshold of the convergence (Epsilon)] (収束の距離しきい値を設定(イプシロン)) |
このチェックボックスをオンにして、表示される[Epsilon] (イプシロン)フィールドに、使う収束距離を入力します。すべてのクラスターの中心がこの距離よりも少なく移動すると、モデルのトレーニングは完了したと見なされます。 このチェックボックスをオフにすると、デフォルトの収束距離0.0001が使われます。 |
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[Set the maximum number of runs] (実行最大回数を設定) |
このチェックボックスをオンにして、表示される[Maximum number of runs] (実行最大回数)フィールドに、ジョブにモデルのトレーニングを行うために実行させる反復回数を入力します。 このチェックボックスをオフにすると、デフォルトの値20が使われます。 |
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[Set the number of parallelized runs] (並列実行の回数を設定) |
この設定はApache Spark 3.0以降では利用できません。 このチェックボックスをオンにして、表示される[Number of parallelized runs] (並列実行の数)フィールドに、ジョブに並列で実行させる反復の回数を入力します。 このチェックボックスをオフにすると、デフォルトの値1が使われます。これは実際には、反復が連続して実行されることを意味します。 このパラメーターは、計算のためのリソースの使用を最適化するのに役立ちますが、モデルの予測パフォーマンスには影響しません。 |
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[Initialization function] (初期化ファンクション) |
初期クラスター中心としてポイントを選択するために使うモードを選択します。
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[Set the number of steps for the initialization] (初期化のステップ数を設定) |
このチェックボックスをオンにして、表示される[Steps] (ステップ)フィールドに、最適な初期化結果を得るために実行する初期化ラウンドの数を入力します。 このチェックボックスをオフにすると、デフォルト値の5が使われます。K-Means||モードが最適な結果を得るには、ほとんどの場合5ラウンドで十分です。 |
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[Define the random seed] (ランダムシードの定義) |
このチェックボックスをオンにし、表示される[Seed] (シード)フィールドに、クラスターセンターの初期化に使うシードを入力します。 |
詳細設定
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[Display the centers after the processing] (処理後に中央を表示) |
このチェックボックスをオンにすると、クラスターの中心のベクトルが[Run] (実行)ビューのコンソールに出力されます。 この機能は、K-Meansモデルのトレーニングプロセスでクラスターセンターがどのように移動するかを理解する必要がある場合に役立ちます。 |
使用方法
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使用ルール |
このコンポーネントは、終了コンポーネントとして使用され、入力リンクを必要とします。 実行の最大数や収束距離などの停止条件を調整することで、トレーニングプロセスを加速させることができます。ただし、トレーニングの停止が早すぎるとパフォーマンスに影響することがあります。 |
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[Model evaluation] (モデル評価) |
設定する必要があるパラメーターは自由パラメーターであるため、値は以前の実験や経験的推測などによって提供される場合があります。すべてのデータセットに適用できる最適値はありません。 したがって、最適な評価結果が得られるまで、さまざまなパラメーター値のセットを使って生成するリレーションシップモデルをトレーニングする必要があります。ただし、モデルをスコアでランク付けするためには自分で評価コードを記述する必要があります。 |