自動調整 アクションセット: 構文

autotune.tuneGPReg <result=results> <status=rc> /

scoreOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>},

trainOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>},

constraints

={{

lowerBound=double,

metric="ASE" | "AUC" | "CUMULATIVEGAIN" | "F05" | "F1" | "FNR" | "FPR" | "GAMMA" | "GINI" | "HITRATE" | "KS" | "LOSSFUNCTION" | "MAE" | "MCE" | "MCLL" | "MEANAVEPRECISION" | "MEANRECIPRANK" | "MISC" | "MSE" | "MSLE" | "RASE" | "RECALL" | "RMAE" | "RMSLE" | "SCORINGTIME" | "TAU" | "TNR" | "TPR" | "TRAININGTIME",

upperBound=double

}, {...}},

enableLocalSearch=TRUE | FALSE,

evaluationHistory=TRUE | FALSE,

foldColumn="string",

historyTable

appendLookupData=TRUE | FALSE

liveUpdate=TRUE | FALSE

caslib="string"

compress=TRUE | FALSE

indexVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}

label="string"

lifetime=64-bit-integer

maxMemSize=64-bit-integer

memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"

name="table-name"

promote=TRUE | FALSE

replace=TRUE | FALSE

replication=integer

tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE"

threadBlockSize=64-bit-integer

timeStamp="string"

where={"string-1" <, "string-2", ...>}

}

logLevel=integer,

lookupTable

selectInitialPoint=TRUE | FALSE

caslib="string"

computedOnDemand=TRUE | FALSE

={{

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

}, {...}}

computedVarsProgram="string"

dataSourceOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>}

importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DELIMITED" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SOUND" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

name="table-name"

singlePass=TRUE | FALSE

={{

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

}, {...}}

where="where-expression"

casLib="string"

dataSourceOptions={adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters}

name="table-name"

={{

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

}, {...}}

where="where-expression"

}

maxBayesianModelSize=integer,

maxEvals=integer,

maxIters=integer,

maxTime=double,

maxTrainTime=64-bit-integer,

nConvergenceIterations=integer,

nCrossValFolds=integer,

nParallel=integer,

nSubsessionWorkers=integer,

objective="ASE" | "AUC" | "CUMULATIVEGAIN" | "F05" | "F1" | "FNR" | "FPR" | "GAMMA" | "GINI" | "HITRATE" | "KS" | "MAE" | "MCE" | "MCLL" | "MEANAVEPRECISION" | "MEANRECIPRANK" | "MISC" | "MSE" | "MSLE" | "RASE" | "RECALL" | "RMAE" | "RMSLE" | "SCORINGTIME" | "TAU" | "TNR" | "TPR" | "TRAININGTIME",

popSize=integer,

sampleSize=integer,

searchMethod="BAYESIAN" | "GA" | "GRID" | "LHS" | "RANDOM",

secondObjective="ASE" | "AUC" | "CUMULATIVEGAIN" | "F05" | "F1" | "FNR" | "FPR" | "GAMMA" | "GINI" | "HITRATE" | "KS" | "MAE" | "MCE" | "MCLL" | "MEANAVEPRECISION" | "MEANRECIPRANK" | "MISC" | "MSE" | "MSLE" | "NONE" | "RASE" | "RECALL" | "RMAE" | "RMSLE" | "SCORINGTIME" | "TAU" | "TNR" | "TPR" | "TRAININGTIME",

seed=integer,

shuffleGridPoints=TRUE | FALSE,

targetEvent="string",

trainPartitionFraction=double,

userConfigurations

caslib="string"

computedOnDemand=TRUE | FALSE

={{

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

}, {...}}

computedVarsProgram="string"

dataSourceOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>}

name="table-name"

singlePass=TRUE | FALSE

={{

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

}, {...}}

where="where-expression"

casLib="string"

name="table-name"

={{

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

}, {...}}

where="where-expression"

}

userDefinedPartition=TRUE | FALSE,

validationPartitionFraction=double

={{

exclude=TRUE | FALSE,

lowerBound=double,

namePath="string",

upperBound=double,

valueList={any-list-or-data-type-1 <, any-list-or-data-type-2, ...>}

}, {...}},

useParameters="COMBINED" | "CUSTOM" | "STANDARD"

;

必須パラメーター

要約: 入力テーブルと出力テーブル

行にサブパラメーターが含まれる場合は、サブパラメーターに名前、caslibなどを指定できます。サブパラメーターが含まれない場合は、パラメーターに名前、caslibなどを指定できます。

入力テーブルの読み込みパラメーター
パラメーター	サブパラメーター	説明
tunerOptions	lookupTable (ネストされたパラメーター table), userConfigurations	チューナーの動作を調整するパラメーターのリストを指定します。

出力テーブルの作成パラメーター
パラメーター	サブパラメーター	説明
tunerOptions	historyTable (ネストされたパラメーター table)	チューナーの動作を調整するパラメーターのリストを指定します。

パラメーターの説明

scoreOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>}

aStore アクションセットの score アクションで使用されるパラメーターのリストを指定します。詳細については、そのアクションのパラメーターを参照してください。

* trainOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>}

nonParametricBayes アクションセットの gpReg アクションで使用されるパラメーターのリストを指定します。詳細については、そのアクションのパラメーターを参照してください。

tunerOptions={tunerOptions}

チューナーの動作を調整するパラメーターのリストを指定します。

tunerOptions の値は次のいずれかになります:

constraints={{autotuneConstraintDefinition-1} <, {autotuneConstraintDefinition-2}, ...>}

制約とその定義のリストを指定します。

autotuneConstraintDefinition の値は次のいずれかになります:

lowerBound=double

調整パラメーターの範囲の下限を指定します。このパラメーターは数値調整パラメーターにのみ使用でき、調整パラメーターに値リストが指定されている場合は無視されます。

別名	LB

* metric="ASE" | "AUC" | "CUMULATIVEGAIN" | "F05" | "F1" | "FNR" | "FPR" | "GAMMA" | "GINI" | "HITRATE" | "KS" | "LOSSFUNCTION" | "MAE" | "MCE" | "MCLL" | "MEANAVEPRECISION" | "MEANRECIPRANK" | "MISC" | "MSE" | "MSLE" | "RASE" | "RECALL" | "RMAE" | "RMSLE" | "SCORINGTIME" | "TAU" | "TNR" | "TPR" | "TRAININGTIME"

調整中に制約するメトリックを指定します。

ASE

平均平方誤差(ASE)を目的関数または制約メトリックとして指定します。

AUC

曲線下面積を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

CUMULATIVEGAIN

重み付き正規化減損累積利得を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

F05

F0.5 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

F1

F1 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

FNR

目的関数または制約メトリックとして偽陰性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

FPR

目的関数または制約メトリックとして偽陽性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

GAMMA

ガンマ係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

GINI

Gini 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

HITRATE

ヒット率を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

KS

Kolmogorov-Smirnov 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

LOSSFUNCTION

制約メトリックとして損失関数を指定します。

MAE

平均絶対誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

MCE

誤分類率を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MCLL

多群対数損失を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MEANAVEPRECISION

平均適合率の平均を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

MEANRECIPRANK

平均逆順位を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

MISC

誤分類誤差率を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MSE

平均平方誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

MSLE

平均平方対数誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

RASE

平均平方誤差(ASE)の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します。

RECALL

再現率を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

RMAE

平均絶対誤差の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

RMSLE

平均平方対数誤差の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

SCORINGTIME

調整の目的として、モデルのスコアリング時間を指定します。

TAU

tau 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

TNR

目的関数または制約メトリックとして真陰性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

TPR

目的関数または制約メトリックとして真陽性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

TRAININGTIME

調整の目的として、モデルの学習時間を指定します。

upperBound=double

調整パラメーターの範囲の上限を指定します。このパラメーターは数値調整パラメーターにのみ使用でき、調整パラメーターに値リストが指定されている場合は無視されます。

別名	UB

enableLocalSearch=TRUE | FALSE

True に設定すると、モデルの調整でローカル検索の最適化が有効になります。

デフォルト	TRUE

evaluationHistory=TRUE | FALSE

True に設定すると、すべての評価 (すべてのモデル構成) のテーブルが作成され、それらのテーブルがクライアントに返されます。

デフォルト	TRUE

foldColumn="string"

交差検証の分割値が示されるデータテーブルの列を指定します。

historyTable={history_table}

すべての評価履歴のデータ点を含む自動調整アクションによって作成される CAS テーブルを指定します。

history_table の値は次のいずれかになります:

appendLookupData=TRUE | FALSE

True に設定すると、使用されていないすべてのルックアップデータ点が historyTable パラメーターで指定されたテーブルに追加されることを指定します。

デフォルト	FALSE

liveUpdate=TRUE | FALSE

True に設定すると、評価のたびに historyTable パラメーターで指定されたテーブルが更新されます。liveUpdate パラメーターが True に設定されている場合、他のセッションがテーブルにアクセスできるように、promote パラメーターが True に設定されていなくても、テーブルがプロモートされます。

デフォルト	FALSE

* table={casouttable}

table パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

logLevel=integer

書き込むログメッセージのレベルを指定します。ログなし (0)、初期化と完了のログ (1)、設定と反復の結果 (2)、詳細な評価結果 (3)。

デフォルト	2
範囲	0–3

lookupTable={lookup_table}

評価ルックアップの自動調整アクションで使用される CAS テーブルを指定します。

lookup_table の値は次のいずれかになります:

selectInitialPoint=TRUE | FALSE

True に設定すると、ルックアップテーブルから最適なポイントを選択し、それを初期 (デフォルト) ポイントとして使用します。

別名	initPoint
デフォルト	FALSE

table={castable}

入力テーブルの設定を指定します。

castable の値は次のいずれかになります:

caslib="string"

アクションで使用する入力テーブルの caslib を指定します。デフォルトでは、アクティブな caslib が使用されます。別の caslib からテーブルにアクセスする必要がある場合にのみ値を指定します。

computedOnDemand=TRUE | FALSE

True に設定すると、アクションの開始時ではなくテーブルのロード時に計算変数が作成されます。

別名	compOnDemand
デフォルト	FALSE

computedVars={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}

作成する計算変数の名前を指定します。computedVarsProgram パラメーターの各変数の式を指定します。このパラメーターを指定しない場合、computeVarsProgram のすべての変数が自動的に含まれます。

別名	compVars

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

format="string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

formattedLength=integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

label="string"

変数の説明ラベルを指定します。

* name="variable-name"

変数の名前を指定します。

nfd=integer

フォーマット精度の長さを指定します。

nfl=integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

computedVarsProgram="string"

computedVars パラメーターに含める各計算変数の式を指定します。

別名	compPgm

dataSourceOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>}

データソースオプションを指定します。

別名	options
別名	dataSource

groupByMode="NOSORT" | "REDISTRIBUTE"

グループの作成方法を指定します。

デフォルト	NOSORT

NOSORT

各マシン上で並べ替えを行わずにデータをグループ化し、コントローラー上で再度データをグループ化します。

REDISTRIBUTE

ノード間で行を転送し、グループ内での順序を保証します。この方法は遅くなります。

importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

データソースからテーブルを読み込むための設定を指定します。

別名	import

importOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 importOptions パラメーターを参照してください。

* name="table-name"

入力テーブルの名前を指定します。

singlePass=TRUE | FALSE

True に設定すると、サーバー上に一時テーブルは作成されません。このパラメーターを True に設定すると効率的ですが、繰り返し実行時にデータの順序が安定しない場合があります。

デフォルト	FALSE

vars={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}

アクションで使用する変数を指定します。

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

format="string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

formattedLength=integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

label="string"

変数の説明ラベルを指定します。

* name="variable-name"

変数の名前を指定します。

nfd=integer

フォーマット精度の長さを指定します。

nfl=integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

where="where-expression"

入力データをサブセット化する式を指定します。

whereTable={groupbytable}

WHERE フィルターとして使用する行を含む入力テーブルを指定します。vars パラメーターが指定されていない場合は、入力テーブルとフィルタリングテーブルに共通するすべての変数名を使用して一致する行を検索します。入力テーブルの where パラメーターとこのパラメーターが指定されている場合、このフィルタリングテーブルが最初に適用されます。

groupbytable の値は次のいずれかになります:

casLib="string"

フィルターテーブルの caslib を指定します。デフォルトでは、アクティブな caslib が使用されます。

dataSourceOptions={adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters}

データソースオプションを指定します。

別名	options
別名	dataSource

dataSourceOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 dataSourceOptions パラメーターを参照してください。

importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

データソースからテーブルを読み込むための設定を指定します。

別名	import

importOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 importOptions パラメーターを参照してください。

* name="table-name"

フィルターテーブルの名前を指定します。

vars={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}

フィルターテーブルから使用する変数名を指定します。

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

format="string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

formattedLength=integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

label="string"

変数の説明ラベルを指定します。

* name="variable-name"

変数の名前を指定します。

nfd=integer

フォーマット精度の長さを指定します。

nfl=integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

where="where-expression"

フィルターテーブルからデータをサブセット化する式を指定します。

maxBayesianModelSize=integer

クリギングモデルの最大ポイント数を指定します。searchMethod パラメーターに値 "BAYESIAN" が指定されていない限り、このパラメーターは無視されます。

別名	maxBayesianSize
デフォルト	500
最小値	10

maxEvals=integer

学習され、スコアリングされる目的評価 (モデル構成) の最大数を指定します。

別名	maxEvaluations
デフォルト	0
最小値	0

maxIters=integer

モデル調整のための最適化法の最大反復回数を指定します。各反復において、評価されるモデルの数は、popSize パラメーターの値以下です。

別名	maxIterations
デフォルト	5
最小値	1

maxTime=double

調整に許可される最大時間を指定します。実際の時間は、モデル構成の学習とスコアリングに要する時間によって、この値を超える可能性があります。

デフォルト	36000
最小値	1

maxTrainTime=64-bit-integer

単一のモデル学習に許容される最大時間を指定します。この時間を超えるとモデル学習は終了し、目的値は欠損値に設定されます。

最小値	0

nConvergenceIterations=integer

調整の終了に使用する収束反復回数を指定します。

別名	nConvIters
デフォルト	4
最小値	1

nCrossValFolds=integer

モデル適合誤差を調整目的として評価するために交差検証に使用する分割数を指定します。

別名	nFolds
デフォルト	5
最小値	2

nParallel=integer

モデル構成の並列評価に使用する並列サブセッション数を指定します。

デフォルト	0

nSubsessionWorkers=integer

モデル構成の並列評価のために各サブセッションで使用されるワーカーの数を指定します。

別名	nSubWorkers
デフォルト	0
最小値	0

objective="ASE" | "AUC" | "CUMULATIVEGAIN" | "F05" | "F1" | "FNR" | "FPR" | "GAMMA" | "GINI" | "HITRATE" | "KS" | "MAE" | "MCE" | "MCLL" | "MEANAVEPRECISION" | "MEANRECIPRANK" | "MISC" | "MSE" | "MSLE" | "RASE" | "RECALL" | "RMAE" | "RMSLE" | "SCORINGTIME" | "TAU" | "TNR" | "TPR" | "TRAININGTIME"

調整中に目的として使用するメトリックを指定します。

ASE

平均平方誤差(ASE)を目的関数または制約メトリックとして指定します。

AUC

曲線下面積を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

CUMULATIVEGAIN

重み付き正規化減損累積利得を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

F05

F0.5 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

F1

F1 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

FNR

目的関数または制約メトリックとして偽陰性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

FPR

目的関数または制約メトリックとして偽陽性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

GAMMA

ガンマ係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

GINI

Gini 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

HITRATE

ヒット率を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

KS

Kolmogorov-Smirnov 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MAE

平均絶対誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

MCE

誤分類率を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MCLL

多群対数損失を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MEANAVEPRECISION

平均適合率の平均を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

MEANRECIPRANK

平均逆順位を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

MISC

誤分類誤差率を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MSE

平均平方誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

MSLE

平均平方対数誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

RASE

平均平方誤差(ASE)の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します。

RECALL

再現率を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

RMAE

平均絶対誤差の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

RMSLE

平均平方対数誤差の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

SCORINGTIME

調整の目的として、モデルのスコアリング時間を指定します。

TAU

tau 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

TNR

目的関数または制約メトリックとして真陰性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

TPR

目的関数または制約メトリックとして真陽性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

TRAININGTIME

調整の目的として、モデルの学習時間を指定します。

popSize=integer

各反復で評価するモデル構成の最大数を指定します。

別名	populationSize
デフォルト	10
最小値	2

sampleSize=integer

searchMethod パラメーターの値が "LHS" または "RANDOM" の場合、評価するモデル構成の数を指定します。

デフォルト	50
最小値	2

searchMethod="BAYESIAN" | "GA" | "GRID" | "LHS" | "RANDOM"

調整中に使用する探索の方法を指定します。

デフォルト	GA

BAYESIAN

ベイジアン検索法を使用します。

GA

遺伝的アルゴリズム検索法を使用します。

GRID

グリッド検索法を使用します。

LHS

ラテン超方格標本検索法を使用します。

RANDOM

ランダム検索法を使用します。

secondObjective="ASE" | "AUC" | "CUMULATIVEGAIN" | "F05" | "F1" | "FNR" | "FPR" | "GAMMA" | "GINI" | "HITRATE" | "KS" | "MAE" | "MCE" | "MCLL" | "MEANAVEPRECISION" | "MEANRECIPRANK" | "MISC" | "MSE" | "MSLE" | "NONE" | "RASE" | "RECALL" | "RMAE" | "RMSLE" | "SCORINGTIME" | "TAU" | "TNR" | "TPR" | "TRAININGTIME"

調整中に第2目的として使用するメトリックを指定します。

デフォルト	NONE

ASE

平均平方誤差(ASE)を目的関数または制約メトリックとして指定します。

AUC

曲線下面積を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

CUMULATIVEGAIN

重み付き正規化減損累積利得を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

F05

F0.5 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

F1

F1 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

FNR

目的関数または制約メトリックとして偽陰性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

FPR

目的関数または制約メトリックとして偽陽性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

GAMMA

ガンマ係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

GINI

Gini 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

HITRATE

ヒット率を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

KS

Kolmogorov-Smirnov 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MAE

平均絶対誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

MCE

誤分類率を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MCLL

多群対数損失を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MEANAVEPRECISION

平均適合率の平均を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

MEANRECIPRANK

平均逆順位を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

MISC

誤分類誤差率を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MSE

平均平方誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

MSLE

平均平方対数誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

NONE

調整に使用する第2目的を指定しません。

RASE

平均平方誤差(ASE)の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します。

RECALL

再現率を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

RMAE

平均絶対誤差の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

RMSLE

平均平方対数誤差の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

SCORINGTIME

調整の目的として、モデルのスコアリング時間を指定します。

TAU

tau 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

TNR

目的関数または制約メトリックとして真陰性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

TPR

目的関数または制約メトリックとして真陽性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

TRAININGTIME

調整の目的として、モデルの学習時間を指定します。

seed=integer

交差検証の各オブザベーションについて、1つの検証パーティションまたは分割番号の学習データと検証データを選択するために使用するシードを指定します。

デフォルト	0

shuffleGridPoints=TRUE | FALSE

True に設定すると、実行前にグリッド検索法によって生成されたポイントがシャッフルされます。

デフォルト	TRUE

targetEvent="string"

調整に使用する名義ターゲットイベントの名前を指定します。

trainPartitionFraction=double

調整中のモデル学習に使用する単一のデータパーティションのサイズを指定します。

別名	trainFraction
範囲	0.01–0.99

userConfigurations={castable}

自動調整アクションで使用するユーザー構成を含む CAS テーブルを指定します。

castable の値は次のいずれかになります:

caslib="string"

computedOnDemand=TRUE | FALSE

True に設定すると、アクションの開始時ではなくテーブルのロード時に計算変数が作成されます。

別名	compOnDemand
デフォルト	FALSE

computedVars={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}

別名	compVars

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

format="string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

formattedLength=integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

label="string"

変数の説明ラベルを指定します。

* name="variable-name"

変数の名前を指定します。

nfd=integer

フォーマット精度の長さを指定します。

nfl=integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

computedVarsProgram="string"

computedVars パラメーターに含める各計算変数の式を指定します。

別名	compPgm

dataSourceOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>}

データソースオプションを指定します。

別名	options
別名	dataSource

groupByMode="NOSORT" | "REDISTRIBUTE"

グループの作成方法を指定します。

デフォルト	NOSORT

NOSORT

各マシン上で並べ替えを行わずにデータをグループ化し、コントローラー上で再度データをグループ化します。

REDISTRIBUTE

ノード間で行を転送し、グループ内での順序を保証します。この方法は遅くなります。

importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

データソースからテーブルを読み込むための設定を指定します。

別名	import

importOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 importOptions パラメーターを参照してください。

* name="table-name"

入力テーブルの名前を指定します。

singlePass=TRUE | FALSE

デフォルト	FALSE

vars={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}

アクションで使用する変数を指定します。

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

format="string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

formattedLength=integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

label="string"

変数の説明ラベルを指定します。

* name="variable-name"

変数の名前を指定します。

nfd=integer

フォーマット精度の長さを指定します。

nfl=integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

where="where-expression"

入力データをサブセット化する式を指定します。

whereTable={groupbytable}

groupbytable の値は次のいずれかになります:

casLib="string"

フィルターテーブルの caslib を指定します。デフォルトでは、アクティブな caslib が使用されます。

dataSourceOptions={adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters}

データソースオプションを指定します。

別名	options
別名	dataSource

dataSourceOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 dataSourceOptions パラメーターを参照してください。

importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

データソースからテーブルを読み込むための設定を指定します。

別名	import

importOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 importOptions パラメーターを参照してください。

* name="table-name"

フィルターテーブルの名前を指定します。

vars={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}

フィルターテーブルから使用する変数名を指定します。

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

format="string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

formattedLength=integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

label="string"

変数の説明ラベルを指定します。

* name="variable-name"

変数の名前を指定します。

nfd=integer

フォーマット精度の長さを指定します。

nfl=integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

where="where-expression"

フィルターテーブルからデータをサブセット化する式を指定します。

userDefinedPartition=TRUE | FALSE

True に設定すると、学習とスコアリングのためのユーザー定義パーティションが含まれます。

デフォルト	FALSE

validationPartitionFraction=double

モデル適合誤差を調整目的として評価するために使用する単一の検証パーティションのサイズを指定します。

別名	validateFraction
デフォルト	0.3
範囲	0.01–0.99

tuningParameters={{autotuneTuningParmDefinition-1} <, {autotuneTuningParmDefinition-2}, ...>}

カスタム調整パラメーターとその定義のリストを指定します。

autotuneTuningParmDefinition の値は次のいずれかになります:

exclude=TRUE | FALSE

True に設定すると、調整プロセスから調整パラメーターを除外します。

デフォルト	FALSE

initValue=integer | 64-bit-integer | double | TRUE | FALSE | "string"

調整パラメーターの初期 (デフォルト) 値を指定します。

lowerBound=double

別名	LB

namePath="string"

調整パラメーターの名前のパスを指定します。ネストされたアクションパラメーターの場合、このパラメーターは、すべての親パラメーター名を含むドット区切りのパスを指定します。最上位のアクションパラメーターの場合、このパラメーターは単にパラメーターの名前です。

別名	name

upperBound=double

別名	UB

valueList={any-list-or-data-type-1 <, any-list-or-data-type-2, ...>}

調整パラメーターの値リストを指定します。このパラメーターを指定すると、調整パラメーターの下限値と上限値は無視されます。

useParameters="COMBINED" | "CUSTOM" | "STANDARD"

標準調整パラメーターのみを使用するか、カスタム調整パラメーターのみを使用するか、または両方の組み合わせを使用するかを指定します。

デフォルト	COMBINED

tuneGPReg アクション

ガウシアン過程回帰パラメーターを自動的に調整し、最小誤差のモデルを調整します。

Lua 構文

results, info = s:autotune_tuneGPReg{

scoreOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>},

trainOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>},

constraints

={{

lowerBound=double,

upperBound=double

}, {...}},

enableLocalSearch=true | false,

evaluationHistory=true | false,

foldColumn="string",

historyTable

appendLookupData=true | false

liveUpdate=true | false

caslib="string"

compress=true | false

indexVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}

label="string"

lifetime=64-bit-integer

maxMemSize=64-bit-integer

memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"

name="table-name"

promote=true | false

replace=true | false

replication=integer

tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE"

threadBlockSize=64-bit-integer

timeStamp="string"

where={"string-1" <, "string-2", ...>}

}

logLevel=integer,

lookupTable

selectInitialPoint=true | false

caslib="string"

computedOnDemand=true | false

={{

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

}, {...}}

computedVarsProgram="string"

dataSourceOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>}

name="table-name"

singlePass=true | false

={{

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

}, {...}}

where="where-expression"

casLib="string"

name="table-name"

={{

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

}, {...}}

where="where-expression"

}

maxBayesianModelSize=integer,

maxEvals=integer,

maxIters=integer,

maxTime=double,

maxTrainTime=64-bit-integer,

nConvergenceIterations=integer,

nCrossValFolds=integer,

nParallel=integer,

nSubsessionWorkers=integer,

popSize=integer,

sampleSize=integer,

searchMethod="BAYESIAN" | "GA" | "GRID" | "LHS" | "RANDOM",

seed=integer,

shuffleGridPoints=true | false,

targetEvent="string",

trainPartitionFraction=double,

userConfigurations

caslib="string"

computedOnDemand=true | false

={{

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

}, {...}}

computedVarsProgram="string"

dataSourceOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>}

name="table-name"

singlePass=true | false

={{

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

}, {...}}

where="where-expression"

casLib="string"

name="table-name"

={{

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

}, {...}}

where="where-expression"

}

userDefinedPartition=true | false,

validationPartitionFraction=double

={{

exclude=true | false,

lowerBound=double,

namePath="string",

upperBound=double,

valueList={any-list-or-data-type-1 <, any-list-or-data-type-2, ...>}

}, {...}},

useParameters="COMBINED" | "CUSTOM" | "STANDARD"

}

必須パラメーター

要約: 入力テーブルと出力テーブル

入力テーブルの読み込みパラメーター
パラメーター	サブパラメーター	説明
tunerOptions	lookupTable (ネストされたパラメーター table), userConfigurations	チューナーの動作を調整するパラメーターのリストを指定します。

出力テーブルの作成パラメーター
パラメーター	サブパラメーター	説明
tunerOptions	historyTable (ネストされたパラメーター table)	チューナーの動作を調整するパラメーターのリストを指定します。

パラメーターの説明

scoreOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>}

* trainOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>}

tunerOptions={tunerOptions}

チューナーの動作を調整するパラメーターのリストを指定します。

tunerOptions の値は次のいずれかになります:

constraints={{autotuneConstraintDefinition-1} <, {autotuneConstraintDefinition-2}, ...>}

制約とその定義のリストを指定します。

autotuneConstraintDefinition の値は次のいずれかになります:

lowerBound=double

別名	LB

* metric="ASE" | "AUC" | "CUMULATIVEGAIN" | "F05" | "F1" | "FNR" | "FPR" | "GAMMA" | "GINI" | "HITRATE" | "KS" | "LOSSFUNCTION" | "MAE" | "MCE" | "MCLL" | "MEANAVEPRECISION" | "MEANRECIPRANK" | "MISC" | "MSE" | "MSLE" | "RASE" | "RECALL" | "RMAE" | "RMSLE" | "SCORINGTIME" | "TAU" | "TNR" | "TPR" | "TRAININGTIME"

調整中に制約するメトリックを指定します。

ASE

平均平方誤差(ASE)を目的関数または制約メトリックとして指定します。

AUC

曲線下面積を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

CUMULATIVEGAIN

重み付き正規化減損累積利得を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

F05

F0.5 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

F1

F1 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

FNR

目的関数または制約メトリックとして偽陰性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

FPR

目的関数または制約メトリックとして偽陽性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

GAMMA

ガンマ係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

GINI

Gini 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

HITRATE

ヒット率を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

KS

Kolmogorov-Smirnov 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

LOSSFUNCTION

制約メトリックとして損失関数を指定します。

MAE

平均絶対誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

MCE

誤分類率を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MCLL

多群対数損失を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MEANAVEPRECISION

平均適合率の平均を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

MEANRECIPRANK

平均逆順位を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

MISC

誤分類誤差率を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MSE

平均平方誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

MSLE

平均平方対数誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

RASE

平均平方誤差(ASE)の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します。

RECALL

再現率を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

RMAE

平均絶対誤差の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

RMSLE

平均平方対数誤差の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

SCORINGTIME

調整の目的として、モデルのスコアリング時間を指定します。

TAU

tau 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

TNR

目的関数または制約メトリックとして真陰性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

TPR

目的関数または制約メトリックとして真陽性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

TRAININGTIME

調整の目的として、モデルの学習時間を指定します。

upperBound=double

別名	UB

enableLocalSearch=true | false

True に設定すると、モデルの調整でローカル検索の最適化が有効になります。

デフォルト	true

evaluationHistory=true | false

True に設定すると、すべての評価 (すべてのモデル構成) のテーブルが作成され、それらのテーブルがクライアントに返されます。

デフォルト	true

foldColumn="string"

交差検証の分割値が示されるデータテーブルの列を指定します。

historyTable={history_table}

すべての評価履歴のデータ点を含む自動調整アクションによって作成される CAS テーブルを指定します。

history_table の値は次のいずれかになります:

appendLookupData=true | false

デフォルト	false

liveUpdate=true | false

デフォルト	false

* table={casouttable}

table パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

logLevel=integer

書き込むログメッセージのレベルを指定します。ログなし (0)、初期化と完了のログ (1)、設定と反復の結果 (2)、詳細な評価結果 (3)。

デフォルト	2
範囲	0–3

lookupTable={lookup_table}

評価ルックアップの自動調整アクションで使用される CAS テーブルを指定します。

lookup_table の値は次のいずれかになります:

selectInitialPoint=true | false

True に設定すると、ルックアップテーブルから最適なポイントを選択し、それを初期 (デフォルト) ポイントとして使用します。

別名	initPoint
デフォルト	false

table={castable}

入力テーブルの設定を指定します。

castable の値は次のいずれかになります:

caslib="string"

computedOnDemand=true | false

True に設定すると、アクションの開始時ではなくテーブルのロード時に計算変数が作成されます。

別名	compOnDemand
デフォルト	false

computedVars={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}

別名	compVars

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

format="string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

formattedLength=integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

label="string"

変数の説明ラベルを指定します。

* name="variable-name"

変数の名前を指定します。

nfd=integer

フォーマット精度の長さを指定します。

nfl=integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

computedVarsProgram="string"

computedVars パラメーターに含める各計算変数の式を指定します。

別名	compPgm

dataSourceOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>}

データソースオプションを指定します。

別名	options
別名	dataSource

groupByMode="NOSORT" | "REDISTRIBUTE"

グループの作成方法を指定します。

デフォルト	NOSORT

NOSORT

各マシン上で並べ替えを行わずにデータをグループ化し、コントローラー上で再度データをグループ化します。

REDISTRIBUTE

ノード間で行を転送し、グループ内での順序を保証します。この方法は遅くなります。

importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

データソースからテーブルを読み込むための設定を指定します。

別名	import

importOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 importOptions パラメーターを参照してください。

* name="table-name"

入力テーブルの名前を指定します。

singlePass=true | false

デフォルト	false

vars={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}

アクションで使用する変数を指定します。

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

format="string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

formattedLength=integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

label="string"

変数の説明ラベルを指定します。

* name="variable-name"

変数の名前を指定します。

nfd=integer

フォーマット精度の長さを指定します。

nfl=integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

where="where-expression"

入力データをサブセット化する式を指定します。

whereTable={groupbytable}

groupbytable の値は次のいずれかになります:

casLib="string"

フィルターテーブルの caslib を指定します。デフォルトでは、アクティブな caslib が使用されます。

dataSourceOptions={adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters}

データソースオプションを指定します。

別名	options
別名	dataSource

dataSourceOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 dataSourceOptions パラメーターを参照してください。

importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

データソースからテーブルを読み込むための設定を指定します。

別名	import

importOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 importOptions パラメーターを参照してください。

* name="table-name"

フィルターテーブルの名前を指定します。

vars={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}

フィルターテーブルから使用する変数名を指定します。

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

format="string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

formattedLength=integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

label="string"

変数の説明ラベルを指定します。

* name="variable-name"

変数の名前を指定します。

nfd=integer

フォーマット精度の長さを指定します。

nfl=integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

where="where-expression"

フィルターテーブルからデータをサブセット化する式を指定します。

maxBayesianModelSize=integer

別名	maxBayesianSize
デフォルト	500
最小値	10

maxEvals=integer

学習され、スコアリングされる目的評価 (モデル構成) の最大数を指定します。

別名	maxEvaluations
デフォルト	0
最小値	0

maxIters=integer

モデル調整のための最適化法の最大反復回数を指定します。各反復において、評価されるモデルの数は、popSize パラメーターの値以下です。

別名	maxIterations
デフォルト	5
最小値	1

maxTime=double

デフォルト	36000
最小値	1

maxTrainTime=64-bit-integer

単一のモデル学習に許容される最大時間を指定します。この時間を超えるとモデル学習は終了し、目的値は欠損値に設定されます。

最小値	0

nConvergenceIterations=integer

調整の終了に使用する収束反復回数を指定します。

別名	nConvIters
デフォルト	4
最小値	1

nCrossValFolds=integer

モデル適合誤差を調整目的として評価するために交差検証に使用する分割数を指定します。

別名	nFolds
デフォルト	5
最小値	2

nParallel=integer

モデル構成の並列評価に使用する並列サブセッション数を指定します。

デフォルト	0

nSubsessionWorkers=integer

モデル構成の並列評価のために各サブセッションで使用されるワーカーの数を指定します。

別名	nSubWorkers
デフォルト	0
最小値	0

objective="ASE" | "AUC" | "CUMULATIVEGAIN" | "F05" | "F1" | "FNR" | "FPR" | "GAMMA" | "GINI" | "HITRATE" | "KS" | "MAE" | "MCE" | "MCLL" | "MEANAVEPRECISION" | "MEANRECIPRANK" | "MISC" | "MSE" | "MSLE" | "RASE" | "RECALL" | "RMAE" | "RMSLE" | "SCORINGTIME" | "TAU" | "TNR" | "TPR" | "TRAININGTIME"

調整中に目的として使用するメトリックを指定します。

ASE

平均平方誤差(ASE)を目的関数または制約メトリックとして指定します。

AUC

曲線下面積を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

CUMULATIVEGAIN

重み付き正規化減損累積利得を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

F05

F0.5 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

F1

F1 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

FNR

目的関数または制約メトリックとして偽陰性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

FPR

目的関数または制約メトリックとして偽陽性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

GAMMA

ガンマ係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

GINI

Gini 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

HITRATE

ヒット率を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

KS

Kolmogorov-Smirnov 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MAE

平均絶対誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

MCE

誤分類率を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MCLL

多群対数損失を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MEANAVEPRECISION

平均適合率の平均を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

MEANRECIPRANK

平均逆順位を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

MISC

誤分類誤差率を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MSE

平均平方誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

MSLE

平均平方対数誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

RASE

平均平方誤差(ASE)の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します。

RECALL

再現率を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

RMAE

平均絶対誤差の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

RMSLE

平均平方対数誤差の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

SCORINGTIME

調整の目的として、モデルのスコアリング時間を指定します。

TAU

tau 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

TNR

目的関数または制約メトリックとして真陰性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

TPR

目的関数または制約メトリックとして真陽性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

TRAININGTIME

調整の目的として、モデルの学習時間を指定します。

popSize=integer

各反復で評価するモデル構成の最大数を指定します。

別名	populationSize
デフォルト	10
最小値	2

sampleSize=integer

searchMethod パラメーターの値が "LHS" または "RANDOM" の場合、評価するモデル構成の数を指定します。

デフォルト	50
最小値	2

searchMethod="BAYESIAN" | "GA" | "GRID" | "LHS" | "RANDOM"

調整中に使用する探索の方法を指定します。

デフォルト	GA

BAYESIAN

ベイジアン検索法を使用します。

GA

遺伝的アルゴリズム検索法を使用します。

GRID

グリッド検索法を使用します。

LHS

ラテン超方格標本検索法を使用します。

RANDOM

ランダム検索法を使用します。

secondObjective="ASE" | "AUC" | "CUMULATIVEGAIN" | "F05" | "F1" | "FNR" | "FPR" | "GAMMA" | "GINI" | "HITRATE" | "KS" | "MAE" | "MCE" | "MCLL" | "MEANAVEPRECISION" | "MEANRECIPRANK" | "MISC" | "MSE" | "MSLE" | "NONE" | "RASE" | "RECALL" | "RMAE" | "RMSLE" | "SCORINGTIME" | "TAU" | "TNR" | "TPR" | "TRAININGTIME"

調整中に第2目的として使用するメトリックを指定します。

デフォルト	NONE

ASE

平均平方誤差(ASE)を目的関数または制約メトリックとして指定します。

AUC

曲線下面積を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

CUMULATIVEGAIN

重み付き正規化減損累積利得を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

F05

F0.5 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

F1

F1 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

FNR

目的関数または制約メトリックとして偽陰性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

FPR

目的関数または制約メトリックとして偽陽性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

GAMMA

ガンマ係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

GINI

Gini 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

HITRATE

ヒット率を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

KS

Kolmogorov-Smirnov 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MAE

平均絶対誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

MCE

誤分類率を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MCLL

多群対数損失を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MEANAVEPRECISION

平均適合率の平均を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

MEANRECIPRANK

平均逆順位を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

MISC

誤分類誤差率を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MSE

平均平方誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

MSLE

平均平方対数誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

NONE

調整に使用する第2目的を指定しません。

RASE

平均平方誤差(ASE)の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します。

RECALL

再現率を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

RMAE

平均絶対誤差の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

RMSLE

平均平方対数誤差の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

SCORINGTIME

調整の目的として、モデルのスコアリング時間を指定します。

TAU

tau 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

TNR

目的関数または制約メトリックとして真陰性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

TPR

目的関数または制約メトリックとして真陽性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

TRAININGTIME

調整の目的として、モデルの学習時間を指定します。

seed=integer

デフォルト	0

shuffleGridPoints=true | false

True に設定すると、実行前にグリッド検索法によって生成されたポイントがシャッフルされます。

デフォルト	true

targetEvent="string"

調整に使用する名義ターゲットイベントの名前を指定します。

trainPartitionFraction=double

調整中のモデル学習に使用する単一のデータパーティションのサイズを指定します。

別名	trainFraction
範囲	0.01–0.99

userConfigurations={castable}

自動調整アクションで使用するユーザー構成を含む CAS テーブルを指定します。

castable の値は次のいずれかになります:

caslib="string"

computedOnDemand=true | false

True に設定すると、アクションの開始時ではなくテーブルのロード時に計算変数が作成されます。

別名	compOnDemand
デフォルト	false

computedVars={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}

別名	compVars

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

format="string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

formattedLength=integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

label="string"

変数の説明ラベルを指定します。

* name="variable-name"

変数の名前を指定します。

nfd=integer

フォーマット精度の長さを指定します。

nfl=integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

computedVarsProgram="string"

computedVars パラメーターに含める各計算変数の式を指定します。

別名	compPgm

dataSourceOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>}

データソースオプションを指定します。

別名	options
別名	dataSource

groupByMode="NOSORT" | "REDISTRIBUTE"

グループの作成方法を指定します。

デフォルト	NOSORT

NOSORT

各マシン上で並べ替えを行わずにデータをグループ化し、コントローラー上で再度データをグループ化します。

REDISTRIBUTE

ノード間で行を転送し、グループ内での順序を保証します。この方法は遅くなります。

importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

データソースからテーブルを読み込むための設定を指定します。

別名	import

importOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 importOptions パラメーターを参照してください。

* name="table-name"

入力テーブルの名前を指定します。

singlePass=true | false

デフォルト	false

vars={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}

アクションで使用する変数を指定します。

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

format="string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

formattedLength=integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

label="string"

変数の説明ラベルを指定します。

* name="variable-name"

変数の名前を指定します。

nfd=integer

フォーマット精度の長さを指定します。

nfl=integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

where="where-expression"

入力データをサブセット化する式を指定します。

whereTable={groupbytable}

groupbytable の値は次のいずれかになります:

casLib="string"

フィルターテーブルの caslib を指定します。デフォルトでは、アクティブな caslib が使用されます。

dataSourceOptions={adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters}

データソースオプションを指定します。

別名	options
別名	dataSource

dataSourceOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 dataSourceOptions パラメーターを参照してください。

importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

データソースからテーブルを読み込むための設定を指定します。

別名	import

importOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 importOptions パラメーターを参照してください。

* name="table-name"

フィルターテーブルの名前を指定します。

vars={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}

フィルターテーブルから使用する変数名を指定します。

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

format="string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

formattedLength=integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

label="string"

変数の説明ラベルを指定します。

* name="variable-name"

変数の名前を指定します。

nfd=integer

フォーマット精度の長さを指定します。

nfl=integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

where="where-expression"

フィルターテーブルからデータをサブセット化する式を指定します。

userDefinedPartition=true | false

True に設定すると、学習とスコアリングのためのユーザー定義パーティションが含まれます。

デフォルト	false

validationPartitionFraction=double

モデル適合誤差を調整目的として評価するために使用する単一の検証パーティションのサイズを指定します。

別名	validateFraction
デフォルト	0.3
範囲	0.01–0.99

tuningParameters={{autotuneTuningParmDefinition-1} <, {autotuneTuningParmDefinition-2}, ...>}

カスタム調整パラメーターとその定義のリストを指定します。

autotuneTuningParmDefinition の値は次のいずれかになります:

exclude=true | false

True に設定すると、調整プロセスから調整パラメーターを除外します。

デフォルト	false

initValue=integer | 64-bit-integer | double | true | false | "string"

調整パラメーターの初期 (デフォルト) 値を指定します。

lowerBound=double

別名	LB

namePath="string"

別名	name

upperBound=double

別名	UB

valueList={any-list-or-data-type-1 <, any-list-or-data-type-2, ...>}

調整パラメーターの値リストを指定します。このパラメーターを指定すると、調整パラメーターの下限値と上限値は無視されます。

useParameters="COMBINED" | "CUSTOM" | "STANDARD"

標準調整パラメーターのみを使用するか、カスタム調整パラメーターのみを使用するか、または両方の組み合わせを使用するかを指定します。

デフォルト	COMBINED

tuneGPReg アクション

ガウシアン過程回帰パラメーターを自動的に調整し、最小誤差のモデルを調整します。

Python 構文

results=s.autotune.tuneGPReg(

scoreOptions={"key-1":{any-list-or-data-type-1} <, "key-2":{any-list-or-data-type-2}, ...>},

trainOptions={"key-1":{any-list-or-data-type-1} <, "key-2":{any-list-or-data-type-2}, ...>},

"constraints"

:[{

"lowerBound":double,

"metric":"ASE" | "AUC" | "CUMULATIVEGAIN" | "F05" | "F1" | "FNR" | "FPR" | "GAMMA" | "GINI" | "HITRATE" | "KS" | "LOSSFUNCTION" | "MAE" | "MCE" | "MCLL" | "MEANAVEPRECISION" | "MEANRECIPRANK" | "MISC" | "MSE" | "MSLE" | "RASE" | "RECALL" | "RMAE" | "RMSLE" | "SCORINGTIME" | "TAU" | "TNR" | "TPR" | "TRAININGTIME",

"upperBound":double

}<, {...}>],

"enableLocalSearch":True | False,

"evaluationHistory":True | False,

"foldColumn":"string",

"historyTable"

"appendLookupData":True | False

"liveUpdate":True | False

"table"

"caslib":"string"

"compress":True | False

"indexVars":["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>]

"label":"string"

"lifetime":64-bit-integer

"maxMemSize":64-bit-integer

"memoryFormat":"DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"

"name":"table-name"

"promote":True | False

"replace":True | False

"replication":integer

"tableRedistUpPolicy":"DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE"

"threadBlockSize":64-bit-integer

"timeStamp":"string"

"where":["string-1" <, "string-2", ...>]

}

"logLevel":integer,

"lookupTable"

"selectInitialPoint":True | False

"table"

"caslib":"string"

"computedOnDemand":True | False

"computedVars"

:[{

"format":"string",

"formattedLength":integer,

"label":"string",

"name":"variable-name",

"nfd":integer,

"nfl":integer

}<, {...}>]

"computedVarsProgram":"string"

"dataSourceOptions":{"key-1":{any-list-or-data-type-1} <, "key-2":{any-list-or-data-type-2}, ...>}

"groupByMode":"NOSORT" | "REDISTRIBUTE"

"importOptions":{"fileType":"ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DELIMITED" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SOUND" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

"name":"table-name"

"singlePass":True | False

"vars"

:[{

"format":"string",

"formattedLength":integer,

"label":"string",

"name":"variable-name",

"nfd":integer,

"nfl":integer

}<, {...}>]

"where":"where-expression"

"whereTable"

"casLib":"string"

"dataSourceOptions":{adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters}

"name":"table-name"

"vars"

:[{

"format":"string",

"formattedLength":integer,

"label":"string",

"name":"variable-name",

"nfd":integer,

"nfl":integer

}<, {...}>]

"where":"where-expression"

}

"maxBayesianModelSize":integer,

"maxEvals":integer,

"maxIters":integer,

"maxTime":double,

"maxTrainTime":64-bit-integer,

"nConvergenceIterations":integer,

"nCrossValFolds":integer,

"nParallel":integer,

"nSubsessionWorkers":integer,

"objective":"ASE" | "AUC" | "CUMULATIVEGAIN" | "F05" | "F1" | "FNR" | "FPR" | "GAMMA" | "GINI" | "HITRATE" | "KS" | "MAE" | "MCE" | "MCLL" | "MEANAVEPRECISION" | "MEANRECIPRANK" | "MISC" | "MSE" | "MSLE" | "RASE" | "RECALL" | "RMAE" | "RMSLE" | "SCORINGTIME" | "TAU" | "TNR" | "TPR" | "TRAININGTIME",

"popSize":integer,

"sampleSize":integer,

"searchMethod":"BAYESIAN" | "GA" | "GRID" | "LHS" | "RANDOM",

"secondObjective":"ASE" | "AUC" | "CUMULATIVEGAIN" | "F05" | "F1" | "FNR" | "FPR" | "GAMMA" | "GINI" | "HITRATE" | "KS" | "MAE" | "MCE" | "MCLL" | "MEANAVEPRECISION" | "MEANRECIPRANK" | "MISC" | "MSE" | "MSLE" | "NONE" | "RASE" | "RECALL" | "RMAE" | "RMSLE" | "SCORINGTIME" | "TAU" | "TNR" | "TPR" | "TRAININGTIME",

"seed":integer,

"shuffleGridPoints":True | False,

"targetEvent":"string",

"trainPartitionFraction":double,

"userConfigurations"

"caslib":"string"

"computedOnDemand":True | False

"computedVars"

:[{

"format":"string",

"formattedLength":integer,

"label":"string",

"name":"variable-name",

"nfd":integer,

"nfl":integer

}<, {...}>]

"computedVarsProgram":"string"

"dataSourceOptions":{"key-1":{any-list-or-data-type-1} <, "key-2":{any-list-or-data-type-2}, ...>}

"groupByMode":"NOSORT" | "REDISTRIBUTE"

"name":"table-name"

"singlePass":True | False

"vars"

:[{

"format":"string",

"formattedLength":integer,

"label":"string",

"name":"variable-name",

"nfd":integer,

"nfl":integer

}<, {...}>]

"where":"where-expression"

"whereTable"

"casLib":"string"

"name":"table-name"

"vars"

:[{

"format":"string",

"formattedLength":integer,

"label":"string",

"name":"variable-name",

"nfd":integer,

"nfl":integer

}<, {...}>]

"where":"where-expression"

}

"userDefinedPartition":True | False,

"validationPartitionFraction":double

=[{

"exclude":True | False,

"lowerBound":double,

"namePath":"string",

"upperBound":double,

"valueList":{any-list-or-data-type-1 <, any-list-or-data-type-2, ...>}

}<, {...}>],

useParameters="COMBINED" | "CUSTOM" | "STANDARD"

)

必須パラメーター

要約: 入力テーブルと出力テーブル

入力テーブルの読み込みパラメーター
パラメーター	サブパラメーター	説明
tunerOptions	lookupTable (ネストされたパラメーター table), userConfigurations	チューナーの動作を調整するパラメーターのリストを指定します。

出力テーブルの作成パラメーター
パラメーター	サブパラメーター	説明
tunerOptions	historyTable (ネストされたパラメーター table)	チューナーの動作を調整するパラメーターのリストを指定します。

パラメーターの説明

scoreOptions={"key-1":{any-list-or-data-type-1} <, "key-2":{any-list-or-data-type-2}, ...>}

* trainOptions={"key-1":{any-list-or-data-type-1} <, "key-2":{any-list-or-data-type-2}, ...>}

tunerOptions={tunerOptions}

チューナーの動作を調整するパラメーターのリストを指定します。

tunerOptions の値は次のいずれかになります:

"constraints":[{autotuneConstraintDefinition-1} <, {autotuneConstraintDefinition-2}, ...>]

制約とその定義のリストを指定します。

autotuneConstraintDefinition の値は次のいずれかになります:

"lowerBound":double

別名	LB

* "metric":"ASE" | "AUC" | "CUMULATIVEGAIN" | "F05" | "F1" | "FNR" | "FPR" | "GAMMA" | "GINI" | "HITRATE" | "KS" | "LOSSFUNCTION" | "MAE" | "MCE" | "MCLL" | "MEANAVEPRECISION" | "MEANRECIPRANK" | "MISC" | "MSE" | "MSLE" | "RASE" | "RECALL" | "RMAE" | "RMSLE" | "SCORINGTIME" | "TAU" | "TNR" | "TPR" | "TRAININGTIME"

調整中に制約するメトリックを指定します。

ASE

平均平方誤差(ASE)を目的関数または制約メトリックとして指定します。

AUC

曲線下面積を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

CUMULATIVEGAIN

重み付き正規化減損累積利得を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

F05

F0.5 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

F1

F1 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

FNR

目的関数または制約メトリックとして偽陰性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

FPR

目的関数または制約メトリックとして偽陽性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

GAMMA

ガンマ係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

GINI

Gini 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

HITRATE

ヒット率を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

KS

Kolmogorov-Smirnov 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

LOSSFUNCTION

制約メトリックとして損失関数を指定します。

MAE

平均絶対誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

MCE

誤分類率を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MCLL

多群対数損失を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MEANAVEPRECISION

平均適合率の平均を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

MEANRECIPRANK

平均逆順位を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

MISC

誤分類誤差率を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MSE

平均平方誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

MSLE

平均平方対数誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

RASE

平均平方誤差(ASE)の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します。

RECALL

再現率を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

RMAE

平均絶対誤差の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

RMSLE

平均平方対数誤差の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

SCORINGTIME

調整の目的として、モデルのスコアリング時間を指定します。

TAU

tau 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

TNR

目的関数または制約メトリックとして真陰性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

TPR

目的関数または制約メトリックとして真陽性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

TRAININGTIME

調整の目的として、モデルの学習時間を指定します。

"upperBound":double

別名	UB

"enableLocalSearch":True | False

True に設定すると、モデルの調整でローカル検索の最適化が有効になります。

デフォルト	True

"evaluationHistory":True | False

True に設定すると、すべての評価 (すべてのモデル構成) のテーブルが作成され、それらのテーブルがクライアントに返されます。

デフォルト	True

"foldColumn":"string"

交差検証の分割値が示されるデータテーブルの列を指定します。

"historyTable":{history_table}

すべての評価履歴のデータ点を含む自動調整アクションによって作成される CAS テーブルを指定します。

history_table の値は次のいずれかになります:

"appendLookupData":True | False

デフォルト	False

"liveUpdate":True | False

デフォルト	False

* "table":{casouttable}

table パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。

"logLevel":integer

書き込むログメッセージのレベルを指定します。ログなし (0)、初期化と完了のログ (1)、設定と反復の結果 (2)、詳細な評価結果 (3)。

デフォルト	2
範囲	0–3

"lookupTable":{lookup_table}

評価ルックアップの自動調整アクションで使用される CAS テーブルを指定します。

lookup_table の値は次のいずれかになります:

"selectInitialPoint":True | False

True に設定すると、ルックアップテーブルから最適なポイントを選択し、それを初期 (デフォルト) ポイントとして使用します。

別名	initPoint
デフォルト	False

"table":{castable}

入力テーブルの設定を指定します。

castable の値は次のいずれかになります:

"caslib":"string"

"computedOnDemand":True | False

True に設定すると、アクションの開始時ではなくテーブルのロード時に計算変数が作成されます。

別名	compOnDemand
デフォルト	False

"computedVars":[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]

別名	compVars

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

"format":"string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

"formattedLength":integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

"label":"string"

変数の説明ラベルを指定します。

* "name":"variable-name"

変数の名前を指定します。

"nfd":integer

フォーマット精度の長さを指定します。

"nfl":integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

"computedVarsProgram":"string"

computedVars パラメーターに含める各計算変数の式を指定します。

別名	compPgm

"dataSourceOptions":{"key-1":{any-list-or-data-type-1} <, "key-2":{any-list-or-data-type-2}, ...>}

データソースオプションを指定します。

別名	options
別名	dataSource

"groupByMode":"NOSORT" | "REDISTRIBUTE"

グループの作成方法を指定します。

デフォルト	NOSORT

NOSORT

各マシン上で並べ替えを行わずにデータをグループ化し、コントローラー上で再度データをグループ化します。

REDISTRIBUTE

ノード間で行を転送し、グループ内での順序を保証します。この方法は遅くなります。

"importOptions":{"fileType":"ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

データソースからテーブルを読み込むための設定を指定します。

別名	import_

importOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 importOptions パラメーターを参照してください。

* "name":"table-name"

入力テーブルの名前を指定します。

"singlePass":True | False

デフォルト	False

"vars":[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]

アクションで使用する変数を指定します。

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

"format":"string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

"formattedLength":integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

"label":"string"

変数の説明ラベルを指定します。

* "name":"variable-name"

変数の名前を指定します。

"nfd":integer

フォーマット精度の長さを指定します。

"nfl":integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

"where":"where-expression"

入力データをサブセット化する式を指定します。

"whereTable":{groupbytable}

groupbytable の値は次のいずれかになります:

"casLib":"string"

フィルターテーブルの caslib を指定します。デフォルトでは、アクティブな caslib が使用されます。

"dataSourceOptions":{adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters}

データソースオプションを指定します。

別名	options
別名	dataSource

dataSourceOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 dataSourceOptions パラメーターを参照してください。

"importOptions":{"fileType":"ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

データソースからテーブルを読み込むための設定を指定します。

別名	import_

importOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 importOptions パラメーターを参照してください。

* "name":"table-name"

フィルターテーブルの名前を指定します。

"vars":[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]

フィルターテーブルから使用する変数名を指定します。

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

"format":"string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

"formattedLength":integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

"label":"string"

変数の説明ラベルを指定します。

* "name":"variable-name"

変数の名前を指定します。

"nfd":integer

フォーマット精度の長さを指定します。

"nfl":integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

"where":"where-expression"

フィルターテーブルからデータをサブセット化する式を指定します。

"maxBayesianModelSize":integer

別名	maxBayesianSize
デフォルト	500
最小値	10

"maxEvals":integer

学習され、スコアリングされる目的評価 (モデル構成) の最大数を指定します。

別名	maxEvaluations
デフォルト	0
最小値	0

"maxIters":integer

モデル調整のための最適化法の最大反復回数を指定します。各反復において、評価されるモデルの数は、popSize パラメーターの値以下です。

別名	maxIterations
デフォルト	5
最小値	1

"maxTime":double

デフォルト	36000
最小値	1

"maxTrainTime":64-bit-integer

単一のモデル学習に許容される最大時間を指定します。この時間を超えるとモデル学習は終了し、目的値は欠損値に設定されます。

最小値	0

"nConvergenceIterations":integer

調整の終了に使用する収束反復回数を指定します。

別名	nConvIters
デフォルト	4
最小値	1

"nCrossValFolds":integer

モデル適合誤差を調整目的として評価するために交差検証に使用する分割数を指定します。

別名	nFolds
デフォルト	5
最小値	2

"nParallel":integer

モデル構成の並列評価に使用する並列サブセッション数を指定します。

デフォルト	0

"nSubsessionWorkers":integer

モデル構成の並列評価のために各サブセッションで使用されるワーカーの数を指定します。

別名	nSubWorkers
デフォルト	0
最小値	0

"objective":"ASE" | "AUC" | "CUMULATIVEGAIN" | "F05" | "F1" | "FNR" | "FPR" | "GAMMA" | "GINI" | "HITRATE" | "KS" | "MAE" | "MCE" | "MCLL" | "MEANAVEPRECISION" | "MEANRECIPRANK" | "MISC" | "MSE" | "MSLE" | "RASE" | "RECALL" | "RMAE" | "RMSLE" | "SCORINGTIME" | "TAU" | "TNR" | "TPR" | "TRAININGTIME"

調整中に目的として使用するメトリックを指定します。

ASE

平均平方誤差(ASE)を目的関数または制約メトリックとして指定します。

AUC

曲線下面積を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

CUMULATIVEGAIN

重み付き正規化減損累積利得を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

F05

F0.5 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

F1

F1 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

FNR

目的関数または制約メトリックとして偽陰性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

FPR

目的関数または制約メトリックとして偽陽性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

GAMMA

ガンマ係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

GINI

Gini 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

HITRATE

ヒット率を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

KS

Kolmogorov-Smirnov 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MAE

平均絶対誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

MCE

誤分類率を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MCLL

多群対数損失を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MEANAVEPRECISION

平均適合率の平均を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

MEANRECIPRANK

平均逆順位を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

MISC

誤分類誤差率を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MSE

平均平方誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

MSLE

平均平方対数誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

RASE

平均平方誤差(ASE)の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します。

RECALL

再現率を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

RMAE

平均絶対誤差の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

RMSLE

平均平方対数誤差の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

SCORINGTIME

調整の目的として、モデルのスコアリング時間を指定します。

TAU

tau 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

TNR

目的関数または制約メトリックとして真陰性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

TPR

目的関数または制約メトリックとして真陽性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

TRAININGTIME

調整の目的として、モデルの学習時間を指定します。

"popSize":integer

各反復で評価するモデル構成の最大数を指定します。

別名	populationSize
デフォルト	10
最小値	2

"sampleSize":integer

searchMethod パラメーターの値が "LHS" または "RANDOM" の場合、評価するモデル構成の数を指定します。

デフォルト	50
最小値	2

"searchMethod":"BAYESIAN" | "GA" | "GRID" | "LHS" | "RANDOM"

調整中に使用する探索の方法を指定します。

デフォルト	GA

BAYESIAN

ベイジアン検索法を使用します。

GA

遺伝的アルゴリズム検索法を使用します。

GRID

グリッド検索法を使用します。

LHS

ラテン超方格標本検索法を使用します。

RANDOM

ランダム検索法を使用します。

"secondObjective":"ASE" | "AUC" | "CUMULATIVEGAIN" | "F05" | "F1" | "FNR" | "FPR" | "GAMMA" | "GINI" | "HITRATE" | "KS" | "MAE" | "MCE" | "MCLL" | "MEANAVEPRECISION" | "MEANRECIPRANK" | "MISC" | "MSE" | "MSLE" | "NONE" | "RASE" | "RECALL" | "RMAE" | "RMSLE" | "SCORINGTIME" | "TAU" | "TNR" | "TPR" | "TRAININGTIME"

調整中に第2目的として使用するメトリックを指定します。

デフォルト	NONE

ASE

平均平方誤差(ASE)を目的関数または制約メトリックとして指定します。

AUC

曲線下面積を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

CUMULATIVEGAIN

重み付き正規化減損累積利得を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

F05

F0.5 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

F1

F1 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

FNR

目的関数または制約メトリックとして偽陰性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

FPR

目的関数または制約メトリックとして偽陽性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

GAMMA

ガンマ係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

GINI

Gini 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

HITRATE

ヒット率を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

KS

Kolmogorov-Smirnov 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MAE

平均絶対誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

MCE

誤分類率を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MCLL

多群対数損失を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MEANAVEPRECISION

平均適合率の平均を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

MEANRECIPRANK

平均逆順位を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

MISC

誤分類誤差率を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

MSE

平均平方誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

MSLE

平均平方対数誤差を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

NONE

調整に使用する第2目的を指定しません。

RASE

平均平方誤差(ASE)の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します。

RECALL

再現率を目的関数または制約メトリックとして指定します (レコメンダーモデルタイプのみ)。

RMAE

平均絶対誤差の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

RMSLE

平均平方対数誤差の平方根を目的関数または制約メトリックとして指定します (間隔ターゲットのみ)。

SCORINGTIME

調整の目的として、モデルのスコアリング時間を指定します。

TAU

tau 係数を目的関数または制約メトリックとして指定します (名義ターゲットのみ)。

TNR

目的関数または制約メトリックとして真陰性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

TPR

目的関数または制約メトリックとして真陽性率を指定します (名義ターゲットのみ)。

TRAININGTIME

調整の目的として、モデルの学習時間を指定します。

"seed":integer

デフォルト	0

"shuffleGridPoints":True | False

True に設定すると、実行前にグリッド検索法によって生成されたポイントがシャッフルされます。

デフォルト	True

"targetEvent":"string"

調整に使用する名義ターゲットイベントの名前を指定します。

"trainPartitionFraction":double

調整中のモデル学習に使用する単一のデータパーティションのサイズを指定します。

別名	trainFraction
範囲	0.01–0.99

"userConfigurations":{castable}

自動調整アクションで使用するユーザー構成を含む CAS テーブルを指定します。

castable の値は次のいずれかになります:

"caslib":"string"

"computedOnDemand":True | False

True に設定すると、アクションの開始時ではなくテーブルのロード時に計算変数が作成されます。

別名	compOnDemand
デフォルト	False

"computedVars":[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]

別名	compVars

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

"format":"string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

"formattedLength":integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

"label":"string"

変数の説明ラベルを指定します。

* "name":"variable-name"

変数の名前を指定します。

"nfd":integer

フォーマット精度の長さを指定します。

"nfl":integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

"computedVarsProgram":"string"

computedVars パラメーターに含める各計算変数の式を指定します。

別名	compPgm

"dataSourceOptions":{"key-1":{any-list-or-data-type-1} <, "key-2":{any-list-or-data-type-2}, ...>}

データソースオプションを指定します。

別名	options
別名	dataSource

"groupByMode":"NOSORT" | "REDISTRIBUTE"

グループの作成方法を指定します。

デフォルト	NOSORT

NOSORT

各マシン上で並べ替えを行わずにデータをグループ化し、コントローラー上で再度データをグループ化します。

REDISTRIBUTE

ノード間で行を転送し、グループ内での順序を保証します。この方法は遅くなります。

"importOptions":{"fileType":"ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

データソースからテーブルを読み込むための設定を指定します。

別名	import_

importOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 importOptions パラメーターを参照してください。

* "name":"table-name"

入力テーブルの名前を指定します。

"singlePass":True | False

デフォルト	False

"vars":[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]

アクションで使用する変数を指定します。

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

"format":"string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

"formattedLength":integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

"label":"string"

変数の説明ラベルを指定します。

* "name":"variable-name"

変数の名前を指定します。

"nfd":integer

フォーマット精度の長さを指定します。

"nfl":integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

"where":"where-expression"

入力データをサブセット化する式を指定します。

"whereTable":{groupbytable}

groupbytable の値は次のいずれかになります:

"casLib":"string"

フィルターテーブルの caslib を指定します。デフォルトでは、アクティブな caslib が使用されます。

"dataSourceOptions":{adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters}

データソースオプションを指定します。

別名	options
別名	dataSource

dataSourceOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 dataSourceOptions パラメーターを参照してください。

"importOptions":{"fileType":"ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}

データソースからテーブルを読み込むための設定を指定します。

別名	import_

importOptions パラメーターの指定の詳細については、共通 importOptions パラメーターを参照してください。

* "name":"table-name"

フィルターテーブルの名前を指定します。

"vars":[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]

フィルターテーブルから使用する変数名を指定します。

casinvardesc の値は次のいずれかになります:

"format":"string"

変数に適用するフォーマットを指定します。

"formattedLength":integer

フォーマットフィールドの長さとフォーマット精度の長さを指定します。

"label":"string"

変数の説明ラベルを指定します。

* "name":"variable-name"

変数の名前を指定します。

"nfd":integer

フォーマット精度の長さを指定します。

"nfl":integer

フォーマットフィールドの長さを指定します。

"where":"where-expression"

フィルターテーブルからデータをサブセット化する式を指定します。

"userDefinedPartition":True | False

True に設定すると、学習とスコアリングのためのユーザー定義パーティションが含まれます。

デフォルト	False

"validationPartitionFraction":double

モデル適合誤差を調整目的として評価するために使用する単一の検証パーティションのサイズを指定します。

別名	validateFraction
デフォルト	0.3
範囲	0.01–0.99

tuningParameters=[{autotuneTuningParmDefinition-1} <, {autotuneTuningParmDefinition-2}, ...>]

カスタム調整パラメーターとその定義のリストを指定します。

autotuneTuningParmDefinition の値は次のいずれかになります:

"exclude":True | False

True に設定すると、調整プロセスから調整パラメーターを除外します。

デフォルト	False

"initValue":integer | 64-bit-integer | double | True | False | "string"

調整パラメーターの初期 (デフォルト) 値を指定します。

"lowerBound":double

別名	LB

"namePath":"string"

別名	name

"upperBound":double

別名	UB

"valueList":{any-list-or-data-type-1 <, any-list-or-data-type-2, ...>}

調整パラメーターの値リストを指定します。このパラメーターを指定すると、調整パラメーターの下限値と上限値は無視されます。

useParameters="COMBINED" | "CUSTOM" | "STANDARD"

標準調整パラメーターのみを使用するか、カスタム調整パラメーターのみを使用するか、または両方の組み合わせを使用するかを指定します。

デフォルト	COMBINED

tuneGPReg アクション

ガウシアン過程回帰パラメーターを自動的に調整し、最小誤差のモデルを調整します。

R 構文

results <– cas.autotune.tuneGPReg(s,

scoreOptions=list(key-1=list(any-list-or-data-type-1) <, key-2=list(any-list-or-data-type-2), ...>),

trainOptions=list(key-1=list(any-list-or-data-type-1) <, key-2=list(any-list-or-data-type-2), ...>),

=list(

constraints

=list( list(

lowerBound=double,

upperBound=double

) <, list(...)>),

enableLocalSearch=TRUE | FALSE,

evaluationHistory=TRUE | FALSE,

foldColumn="string",

historyTable

=list(

appendLookupData=TRUE | FALSE

liveUpdate=TRUE | FALSE

=list(

caslib="string"

compress=TRUE | FALSE

indexVars=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>)

label="string"

lifetime=64-bit-integer

maxMemSize=64-bit-integer

memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"

name="table-name"

promote=TRUE | FALSE

replace=TRUE | FALSE

replication=integer

tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE"

threadBlockSize=64-bit-integer

timeStamp="string"

where=list("string-1" <, "string-2", ...>)

)

logLevel=integer,

lookupTable

=list(

selectInitialPoint=TRUE | FALSE

=list(

caslib="string"

computedOnDemand=TRUE | FALSE

=list( list(

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

) <, list(...)>)

computedVarsProgram="string"

dataSourceOptions=list(key-1=list(any-list-or-data-type-1) <, key-2=list(any-list-or-data-type-2), ...>)

name="table-name"

singlePass=TRUE | FALSE

=list( list(

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

) <, list(...)>)

where="where-expression"

=list(

casLib="string"

name="table-name"

=list( list(

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

) <, list(...)>)

where="where-expression"

)

maxBayesianModelSize=integer,

maxEvals=integer,

maxIters=integer,

maxTime=double,

maxTrainTime=64-bit-integer,

nConvergenceIterations=integer,

nCrossValFolds=integer,

nParallel=integer,

nSubsessionWorkers=integer,

popSize=integer,

sampleSize=integer,

searchMethod="BAYESIAN" | "GA" | "GRID" | "LHS" | "RANDOM",

seed=integer,

shuffleGridPoints=TRUE | FALSE,

targetEvent="string",

trainPartitionFraction=double,

userConfigurations

=list(

caslib="string"

computedOnDemand=TRUE | FALSE

=list( list(

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

) <, list(...)>)

computedVarsProgram="string"

dataSourceOptions=list(key-1=list(any-list-or-data-type-1) <, key-2=list(any-list-or-data-type-2), ...>)

name="table-name"

singlePass=TRUE | FALSE

=list( list(

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

) <, list(...)>)

where="where-expression"

=list(

casLib="string"

name="table-name"

=list( list(

format="string",

formattedLength=integer,

label="string",

name="variable-name",

nfd=integer,

nfl=integer

) <, list(...)>)

where="where-expression"

)

userDefinedPartition=TRUE | FALSE,

validationPartitionFraction=double