深層学習法を使用した計量経済学 アクションセット: 構文
深層学習法を使用して計量経済学のアクションを提供します
deepcausal アクション
深層学習による因果推論のアクションを提供します。
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。
|
パラメーター |
サブパラメーター |
説明 |
|---|---|---|
|
inPs, inO, inA, inB |
スコアリングデータに関連するパラメーターを指定します。 | |
|
required parametertable |
— |
入力データテーブルを指定します。 |
|
パラメーター |
サブパラメーター |
説明 |
|---|---|---|
|
train (ネストされたパラメーター bestWeights) |
ディープニューラルネットワーク (DNN) のパラメーターを指定します。 | |
|
out, outDetails |
推論のパラメーターを指定します。 | |
|
dnn (ネストされたパラメーター bestWeights) |
結果モデルのパラメーターを指定します。 | |
|
dnn (ネストされたパラメーター bestWeights) |
傾向スコアモデルのパラメーターを指定します。 | |
|
outPs, outO, outA, outB |
スコアリングデータに関連するパラメーターを指定します。 |
パラメーターの説明
dnn={dnn}
ディープニューラルネットワーク (DNN) のパラメーターを指定します。
dnn の値は次のいずれかになります:
nodes={64-bit-integer-1 <, 64-bit-integer-2, ...>}
正の数のリストを指定します。リストの長さ n は層の数です。リスト内のアイテム i は、DNN における層 i のノード数 (i=1,...,n) です。
train={dnnTrainOpts}
DNN の学習に使用できるオプションを指定します。
dnnTrainOpts の値は次のいずれかになります:
attributes={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
入力変数に適用する出力形式などの一時属性を指定します。
attributes パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。
| 別名 | attribute |
|---|---|
| attrs | |
| attr | |
| varAttrs |
bestWeights={casouttable}
損失誤差が最小の重みを CAS テーブルに保存します。
bestWeights パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 2) パラメーターを参照してください。
forceEqualPadding=TRUE | FALSE
True に設定すると、すべての畳み込み層の左右成分と上下成分の等しいパディングを強制します。等しいパディングの場合、左のパディングは右のパディングと等しくなり、上部のパディングは下部のパディングと等しくなります。
| デフォルト | FALSE |
|---|
gpu={gpuOptions}
指定すると、モデルは GPU ハードウェアを使用して計算を実行します。GPU 処理を使用する最も簡単な方法は、"gpu=1" を指定することです。この設定では、残りの GPU パラメーターにデフォルト値が使用されます。"gpu=1" を設定すると、利用可能なすべての GPU デバイスを使用できます。"gpu=0" を設定すると、GPU 処理が無効になります。
gpuOptions の値は次のいずれかになります:
devices={64-bit-integer-1 <, 64-bit-integer-2, ...>}
使用する GPU デバイスのリストを指定します。
| 別名 | device |
|---|---|
| 要件 | 指定した値は重複できません。 |
precision="FP16" | "FP32"
useExclusive=TRUE | FALSE
True に設定すると、GPU デバイスを排他的に使用することを指定します。
| デフォルト | FALSE |
|---|
useTensorRT=TRUE | FALSE
True に設定すると、高速インファレンスのために TensorRT ソフトウェア開発キットを使用できるようになります。
| デフォルト | FALSE |
|---|
missing="MAX" | "MEAN" | "MIN" | "NONE"
欠損値を補完値で置き換えるポリシーを指定します。このオプションは、回帰モデルにのみ有効です。"MAX" は、欠損値を最大値に置き換えます。"MEAN" は、欠損値を平均値に置き換えます。"MIN" は、欠損値を最小値に置き換えます。"NONE" は、入力変数が欠損しているオブザベーションを無視します。
| デフォルト | MEAN |
|---|
nThreads=integer
スレッド数を指定します。
| 別名 | nThread |
|---|---|
| 範囲 | 0–1024 |
optimizer={dlOptimizerOpts}
最適化アルゴリズム、最適化モード、およびシードやエポックの最大数などのその他の設定を指定します。
| 別名 | optimize |
|---|---|
| optimization |
dlOptimizerOpts の値は次のいずれかになります:
algorithm={method=ADAM | LARS | LBFGS | MOMENTUM | NATGRAD | TRISH | VANILLA, method-specific-parameters}
algorithm パラメーターの指定の詳細については、共通 algorithm パラメーターを参照してください。
bnSrcLayerWarnings=TRUE | FALSE
True に設定すると、バッチ正規化ソース層に特殊な種類、活性化、または includeBias 設定がある場合、警告がオンになります。
| デフォルト | TRUE |
|---|
compression={compressOptions}
高速学習のためにワーカー間の通信を疎にします。
compressOptions の値は次のいずれかになります:
localMomentum=double
圧縮が使用される場合、マスクされた勾配要素の集計の強度を決定します。
| デフォルト | 0.95 |
|---|---|
| 範囲 | 0–1 |
sampleRatio=double
各層の勾配のサンプル数を決定します。
| デフォルト | 0.05 |
|---|---|
| 範囲 | 1E-05–0.2 |
sparsityRatio=double
勾配の疎性のレベルを決定します。
| デフォルト | 0.75 |
|---|---|
| 範囲 | 0–1 |
dropout=double
全結合層のニューロンの出力が学習中に 0 に設定される確率を指定します。指定された確率は、オブザベーションが処理されるたびに再計算されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 範囲 | [0–1) |
dropoutInput=double
学習中に入力変数が 0 に設定される確率を指定します。指定された確率は、オブザベーションが処理されるたびに再計算されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 範囲 | [0–1) |
dropoutType="INVERTED" | "STANDARD"
使用するドロップアウトの種類を指定します。"INVERTED" は、一部のニューロンの活性化が 0 に設定され、残りの活性化がスケーリングされる逆ドロップアウトを使用します。"STANDARD" は、一部のニューロンの活性化が 0 に設定され、残りの活性化がスケーリングされない、標準のドロップアウトを使用します。
| デフォルト | STANDARD |
|---|
fConv=double
相対関数収束基準を指定します。相対損失誤差 abs[(previous_loss - current_loss) / abs(previous_loss)] が目的関数の変更にならない場合、最適化は停止します。デフォルトでは、相対関数収束はチェックされません。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
flushWeights=TRUE | FALSE
True に設定すると、重みテーブルがフラッシュされます。
| デフォルト | FALSE |
|---|
freezeBatchNormStats=TRUE | FALSE
True に設定すると、すべてのバッチ正規化層の統計量が固定されます。
| 別名 | freezeBnStats |
|---|---|
| デフォルト | FALSE |
freezeLayersTo="string"
固定する層の名前を指定します。指定された層 (およびその前のすべての層) が固定されます。
ignoreTrainingError=TRUE | FALSE
True に設定すると、無効または欠損している変数データを含む学習データオブザベーションを破棄し、中断せずにモデル学習を続行します。このパラメーターが False に設定されている場合、不正な入力データが見つかると、学習を停止して終了します。
| デフォルト | FALSE |
|---|
maxEpochs=64-bit-integer
エポックの最大数を指定します。単一マシンサーバーを使用する SGD の場合、または分散サーバーで 1 ワーカーを使用するセッションの場合、オプティマイザーがデータを 1 回通過すると 1 エポックに達します。複数のワーカーを使用するセッションの場合、すべてのワーカーが 1 回コントローラーと重みを交換すると 1 エポックに達します。syncFreq パラメーターは、各ワーカーがコントローラーと重みを交換する前にデータを通過する回数を指定します。フルバッチの L-BFGS の場合、各 L-BFGS 反復が複数のエポックを処理し、エポックの最終数がエポックの最大数のパラメーター値を超える場合があります。
| デフォルト | 1 |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
miniBatchBufSize=64-bit-integer
ミニバッチの残りのレコードを処理する前に、メモリにバッファーするオブザベーションの数 (入力データと中間計算を含む) を指定します。このパラメーターの値は、miniBatchSize パラメーターの値よりも小さくする必要があります。注: GPU を使用する場合、miniBatchSize パラメーターの値は無視されます。
| 最小値 | 1 |
|---|
miniBatchSize=64-bit-integer
ミニバッチのスレッドごとのオブザベーション数を指定します。このパラメーターは、重みの更新前に、勾配を計算するために各スレッドでワーカーごとに使用されるオブザベーションの数を制御します。値を大きくすると、より多くのメモリが使用されます。同期 SGD を使用する場合 (デフォルト)、合計ミニバッチサイズは (miniBatchSize * number of threads * number of workers) で計算されます。非同期 SGD を使用する場合 (elasticSyncFreq パラメーターの値を指定)、各ワーカーは独自のローカルモデルに学習させます。この場合、各ワーカーの合計ミニバッチサイズは (miniBatchSize * number of threads) で計算されます。
| デフォルト | 1 |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
mode={type="DOWNPOUR" | "ELASTIC" | "SYNCHRONOUS", type-specific-parameters}
mode パラメーターの指定の詳細については、共通 mode パラメーターを参照してください。
regL1=double
L1 正則化項の重みを指定します。L1 正則化の重みをデフォルト (0) に設定すると、正則化が無効になります。初期の L1 重み値は小さくする必要があります (1E-3 など)。L1 正則化は L2 正則化と組み合わせることができます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
regL2=double
L2 正則化項の重みを指定します。L2 正則化の重みをデフォルト (0) に設定すると、正則化が無効になります。L2 重みの初期値は小さくする必要があります (1E-3 など)。L1 正則化は L2 正則化と組み合わせることができます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
seed=double
SGD の乱数ジェネレーターの乱数シード値を指定します。0 以下のシード値は、コンピューターの時計の時刻を使用して乱数ストリームを生成します。0 より大きいシード値は、再現可能な乱数シーケンスを生成します。
| デフォルト | 0 |
|---|
snapshotFreq=64-bit-integer
学習プロセス中にニューラル重みのスナップショットを生成し、重みを重みテーブルに保存する頻度を指定します。非同期 SGD が使用される場合、アクションは重みを書き出す前にすべての重みを同期します。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
stagnation=64-bit-integer
最適化が早期に停止される前に、改善なしで完了する反復回数を指定します。 validTable パラメーターも指定すると、検証スコアのスタグネーションがモニターされます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
threshold=double
損失誤差または検証スコアが反復間で改善またはスタグネーションしているかどうかを判断するために使用されるしきい値を指定します。連続する反復間のスコア変化の大きさが (current_score*threshold value) の絶対値以下の場合、反復は改善されません。反復が改善されない場合、スタグネーションカウンターが増分します。それ以外の場合、スタグネーションカウンターは 0 に設定されます。
| デフォルト | 1E-08 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
totalMiniBatchSize={totalminibatchsizelist}
ミニバッチのオブザベーションの数を指定します。このパラメーターを使用して、重みを更新する前にアクションが勾配を計算するために使用するオブザベーションの数を制御できます。値を大きくすると、より多くのメモリが使用されます。指定したサイズをスレッド数 (非同期 SGD を使用する場合)、またはスレッド数 * ワーカー数 (同期 SGD を使用する場合) で均等に分割できない場合は、round パラメーターが TRUE に指定されていない限り、アクションはエラーで終了します。TRUE に指定していた場合、合計ミニバッチサイズは切り上げられ、均等に分割されます。
totalminibatchsizelist の値は次のいずれかになります:
notify=TRUE | FALSE
| デフォルト | TRUE |
|---|
round=TRUE | FALSE
| デフォルト | FALSE |
|---|
size=64-bit-integer
| 別名 | n |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
recordSeed=double
ワーカー内のランダムなレコード選択の乱数シードを指定します。デフォルト値 0 は、ランダムなレコード選択を無効にします。レコードは、メモリに書き込まれた順序で読み取られます。負のシード値は、コンピュータークロックに基づいて乱数ストリームを生成します。再現可能な乱数シーケンスを生成するには、正の整数値を指定します。
| デフォルト | 0 |
|---|
repeatWeightTable=TRUE | FALSE
True に設定すると、重みを保存するときに各ワーカーノードで重みテーブル全体をレプリケートします。
| デフォルト | FALSE |
|---|
seed=double
SGD の乱数ジェネレーターの乱数シード値を指定します。0 以下のシード値は、コンピューターの時計の時刻を使用して乱数ストリームを生成します。0 より大きいシード値は、再現可能な乱数シーケンスを生成します。
| デフォルト | 0 |
|---|
targetMissing="MAX" | "MEAN" | "MIN" | "NONE"
欠損しているターゲット値を補完値で置き換えるポリシーを指定します。このパラメーターは、回帰モデルに対してのみ有効です。"MEAN" は、欠損値を平均値に置き換えます。"MIN" は、欠損値を最小値に置き換えます。"NONE" は、ターゲット変数が欠損しているオブザベーションを無視します。
| デフォルト | MEAN |
|---|
* id="variable-name"
入力データテーブルの各行に一意の値を持つ ID 変数を指定します。
infer={infer}
推論のパラメーターを指定します。
infer の値は次のいずれかになります:
out={casouttable}
対象のパラメーターの推定、ポリシー評価、ポリシー比較のための出力テーブルを指定します。
out パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 2) パラメーターを参照してください。
| 別名 | outEst |
|---|
outDetails={casouttable}
アルファ(.)、ベータ(.)、残差、影響関数、各ユニットの学習済みポリシーなど、推定の詳細のための出力テーブルを指定します。
outDetails パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 2) パラメーターを参照してください。
policy={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}
評価するポリシー変数のリストを指定します。
policyComparison={policyComparison}
ポリシー比較のパラメーターを指定します。
policyComparison の値は次のいずれかになります:
* base={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}
ポリシー変数のリストを指定します。各変数は、ポリシー比較の基準ポリシーとして使用されます。
* compare={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}
ポリシー変数のリストを指定します。各変数は、基準パラメーターで指定した各基準ポリシーと比較されます。
model={model}
結果モデルのパラメーターを指定します。
| 長い形式 | model={outcome="variable-name"} |
|---|---|
| 短い形式 | model="variable-name" |
model の値は次のいずれかになります:
covariates={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
結果モデルの共変量を指定します。
covariates パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。
dnn={dnn}
結果モデルのディープニューラルネットワーク (DNN) のパラメーターを指定します。
dnn の値は次のいずれかになります:
nodes={64-bit-integer-1 <, 64-bit-integer-2, ...>}
正の数のリストを指定します。リストの長さ n は層の数です。リスト内のアイテム i は、DNN における層 i のノード数 (i=1,...,n) です。
train={dnnTrainOpts}
DNN の学習に使用できるオプションを指定します。
dnnTrainOpts の値は次のいずれかになります:
attributes={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
入力変数に適用する出力形式などの一時属性を指定します。
attributes パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。
| 別名 | attribute |
|---|---|
| attrs | |
| attr | |
| varAttrs |
bestWeights={casouttable}
損失誤差が最小の重みを CAS テーブルに保存します。
bestWeights パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 2) パラメーターを参照してください。
forceEqualPadding=TRUE | FALSE
True に設定すると、すべての畳み込み層の左右成分と上下成分の等しいパディングを強制します。等しいパディングの場合、左のパディングは右のパディングと等しくなり、上部のパディングは下部のパディングと等しくなります。
| デフォルト | FALSE |
|---|
gpu={gpuOptions}
指定すると、モデルは GPU ハードウェアを使用して計算を実行します。GPU 処理を使用する最も簡単な方法は、"gpu=1" を指定することです。この設定では、残りの GPU パラメーターにデフォルト値が使用されます。"gpu=1" を設定すると、利用可能なすべての GPU デバイスを使用できます。"gpu=0" を設定すると、GPU 処理が無効になります。
gpuOptions の値は次のいずれかになります:
devices={64-bit-integer-1 <, 64-bit-integer-2, ...>}
使用する GPU デバイスのリストを指定します。
| 別名 | device |
|---|---|
| 要件 | 指定した値は重複できません。 |
precision="FP16" | "FP32"
useExclusive=TRUE | FALSE
True に設定すると、GPU デバイスを排他的に使用することを指定します。
| デフォルト | FALSE |
|---|
useTensorRT=TRUE | FALSE
True に設定すると、高速インファレンスのために TensorRT ソフトウェア開発キットを使用できるようになります。
| デフォルト | FALSE |
|---|
missing="MAX" | "MEAN" | "MIN" | "NONE"
欠損値を補完値で置き換えるポリシーを指定します。このオプションは、回帰モデルにのみ有効です。"MAX" は、欠損値を最大値に置き換えます。"MEAN" は、欠損値を平均値に置き換えます。"MIN" は、欠損値を最小値に置き換えます。"NONE" は、入力変数が欠損しているオブザベーションを無視します。
| デフォルト | MEAN |
|---|
nThreads=integer
スレッド数を指定します。
| 別名 | nThread |
|---|---|
| 範囲 | 0–1024 |
optimizer={dlOptimizerOpts}
最適化アルゴリズム、最適化モード、およびシードやエポックの最大数などのその他の設定を指定します。
| 別名 | optimize |
|---|---|
| optimization |
dlOptimizerOpts の値は次のいずれかになります:
algorithm={method=ADAM | LARS | LBFGS | MOMENTUM | NATGRAD | TRISH | VANILLA, method-specific-parameters}
algorithm パラメーターの指定の詳細については、共通 algorithm パラメーターを参照してください。
bnSrcLayerWarnings=TRUE | FALSE
True に設定すると、バッチ正規化ソース層に特殊な種類、活性化、または includeBias 設定がある場合、警告がオンになります。
| デフォルト | TRUE |
|---|
compression={compressOptions}
高速学習のためにワーカー間の通信を疎にします。
compressOptions の値は次のいずれかになります:
localMomentum=double
圧縮が使用される場合、マスクされた勾配要素の集計の強度を決定します。
| デフォルト | 0.95 |
|---|---|
| 範囲 | 0–1 |
sampleRatio=double
各層の勾配のサンプル数を決定します。
| デフォルト | 0.05 |
|---|---|
| 範囲 | 1E-05–0.2 |
sparsityRatio=double
勾配の疎性のレベルを決定します。
| デフォルト | 0.75 |
|---|---|
| 範囲 | 0–1 |
dropout=double
全結合層のニューロンの出力が学習中に 0 に設定される確率を指定します。指定された確率は、オブザベーションが処理されるたびに再計算されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 範囲 | [0–1) |
dropoutInput=double
学習中に入力変数が 0 に設定される確率を指定します。指定された確率は、オブザベーションが処理されるたびに再計算されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 範囲 | [0–1) |
dropoutType="INVERTED" | "STANDARD"
使用するドロップアウトの種類を指定します。"INVERTED" は、一部のニューロンの活性化が 0 に設定され、残りの活性化がスケーリングされる逆ドロップアウトを使用します。"STANDARD" は、一部のニューロンの活性化が 0 に設定され、残りの活性化がスケーリングされない、標準のドロップアウトを使用します。
| デフォルト | STANDARD |
|---|
fConv=double
相対関数収束基準を指定します。相対損失誤差 abs[(previous_loss - current_loss) / abs(previous_loss)] が目的関数の変更にならない場合、最適化は停止します。デフォルトでは、相対関数収束はチェックされません。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
flushWeights=TRUE | FALSE
True に設定すると、重みテーブルがフラッシュされます。
| デフォルト | FALSE |
|---|
freezeBatchNormStats=TRUE | FALSE
True に設定すると、すべてのバッチ正規化層の統計量が固定されます。
| 別名 | freezeBnStats |
|---|---|
| デフォルト | FALSE |
freezeLayersTo="string"
固定する層の名前を指定します。指定された層 (およびその前のすべての層) が固定されます。
ignoreTrainingError=TRUE | FALSE
True に設定すると、無効または欠損している変数データを含む学習データオブザベーションを破棄し、中断せずにモデル学習を続行します。このパラメーターが False に設定されている場合、不正な入力データが見つかると、学習を停止して終了します。
| デフォルト | FALSE |
|---|
maxEpochs=64-bit-integer
エポックの最大数を指定します。単一マシンサーバーを使用する SGD の場合、または分散サーバーで 1 ワーカーを使用するセッションの場合、オプティマイザーがデータを 1 回通過すると 1 エポックに達します。複数のワーカーを使用するセッションの場合、すべてのワーカーが 1 回コントローラーと重みを交換すると 1 エポックに達します。syncFreq パラメーターは、各ワーカーがコントローラーと重みを交換する前にデータを通過する回数を指定します。フルバッチの L-BFGS の場合、各 L-BFGS 反復が複数のエポックを処理し、エポックの最終数がエポックの最大数のパラメーター値を超える場合があります。
| デフォルト | 1 |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
miniBatchBufSize=64-bit-integer
ミニバッチの残りのレコードを処理する前に、メモリにバッファーするオブザベーションの数 (入力データと中間計算を含む) を指定します。このパラメーターの値は、miniBatchSize パラメーターの値よりも小さくする必要があります。注: GPU を使用する場合、miniBatchSize パラメーターの値は無視されます。
| 最小値 | 1 |
|---|
miniBatchSize=64-bit-integer
ミニバッチのスレッドごとのオブザベーション数を指定します。このパラメーターは、重みの更新前に、勾配を計算するために各スレッドでワーカーごとに使用されるオブザベーションの数を制御します。値を大きくすると、より多くのメモリが使用されます。同期 SGD を使用する場合 (デフォルト)、合計ミニバッチサイズは (miniBatchSize * number of threads * number of workers) で計算されます。非同期 SGD を使用する場合 (elasticSyncFreq パラメーターの値を指定)、各ワーカーは独自のローカルモデルに学習させます。この場合、各ワーカーの合計ミニバッチサイズは (miniBatchSize * number of threads) で計算されます。
| デフォルト | 1 |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
mode={type="DOWNPOUR" | "ELASTIC" | "SYNCHRONOUS", type-specific-parameters}
mode パラメーターの指定の詳細については、共通 mode パラメーターを参照してください。
regL1=double
L1 正則化項の重みを指定します。L1 正則化の重みをデフォルト (0) に設定すると、正則化が無効になります。初期の L1 重み値は小さくする必要があります (1E-3 など)。L1 正則化は L2 正則化と組み合わせることができます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
regL2=double
L2 正則化項の重みを指定します。L2 正則化の重みをデフォルト (0) に設定すると、正則化が無効になります。L2 重みの初期値は小さくする必要があります (1E-3 など)。L1 正則化は L2 正則化と組み合わせることができます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
seed=double
SGD の乱数ジェネレーターの乱数シード値を指定します。0 以下のシード値は、コンピューターの時計の時刻を使用して乱数ストリームを生成します。0 より大きいシード値は、再現可能な乱数シーケンスを生成します。
| デフォルト | 0 |
|---|
snapshotFreq=64-bit-integer
学習プロセス中にニューラル重みのスナップショットを生成し、重みを重みテーブルに保存する頻度を指定します。非同期 SGD が使用される場合、アクションは重みを書き出す前にすべての重みを同期します。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
stagnation=64-bit-integer
最適化が早期に停止される前に、改善なしで完了する反復回数を指定します。 validTable パラメーターも指定すると、検証スコアのスタグネーションがモニターされます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
threshold=double
損失誤差または検証スコアが反復間で改善またはスタグネーションしているかどうかを判断するために使用されるしきい値を指定します。連続する反復間のスコア変化の大きさが (current_score*threshold value) の絶対値以下の場合、反復は改善されません。反復が改善されない場合、スタグネーションカウンターが増分します。それ以外の場合、スタグネーションカウンターは 0 に設定されます。
| デフォルト | 1E-08 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
totalMiniBatchSize={totalminibatchsizelist}
ミニバッチのオブザベーションの数を指定します。このパラメーターを使用して、重みを更新する前にアクションが勾配を計算するために使用するオブザベーションの数を制御できます。値を大きくすると、より多くのメモリが使用されます。指定したサイズをスレッド数 (非同期 SGD を使用する場合)、またはスレッド数 * ワーカー数 (同期 SGD を使用する場合) で均等に分割できない場合は、round パラメーターが TRUE に指定されていない限り、アクションはエラーで終了します。TRUE に指定していた場合、合計ミニバッチサイズは切り上げられ、均等に分割されます。
totalminibatchsizelist の値は次のいずれかになります:
notify=TRUE | FALSE
| デフォルト | TRUE |
|---|
round=TRUE | FALSE
| デフォルト | FALSE |
|---|
size=64-bit-integer
| 別名 | n |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
recordSeed=double
ワーカー内のランダムなレコード選択の乱数シードを指定します。デフォルト値 0 は、ランダムなレコード選択を無効にします。レコードは、メモリに書き込まれた順序で読み取られます。負のシード値は、コンピュータークロックに基づいて乱数ストリームを生成します。再現可能な乱数シーケンスを生成するには、正の整数値を指定します。
| デフォルト | 0 |
|---|
repeatWeightTable=TRUE | FALSE
True に設定すると、重みを保存するときに各ワーカーノードで重みテーブル全体をレプリケートします。
| デフォルト | FALSE |
|---|
seed=double
SGD の乱数ジェネレーターの乱数シード値を指定します。0 以下のシード値は、コンピューターの時計の時刻を使用して乱数ストリームを生成します。0 より大きいシード値は、再現可能な乱数シーケンスを生成します。
| デフォルト | 0 |
|---|
targetMissing="MAX" | "MEAN" | "MIN" | "NONE"
欠損しているターゲット値を補完値で置き換えるポリシーを指定します。このパラメーターは、回帰モデルに対してのみ有効です。"MEAN" は、欠損値を平均値に置き換えます。"MIN" は、欠損値を最小値に置き換えます。"NONE" は、ターゲット変数が欠損しているオブザベーションを無視します。
| デフォルト | MEAN |
|---|
* outcome="variable-name"
結果変数を指定します。
psmodel={psmodel}
傾向スコアモデルのパラメーターを指定します。
| 長い形式 | psmodel={treatment="variable-name"} |
|---|---|
| 短い形式 | psmodel="variable-name" |
psmodel の値は次のいずれかになります:
covariates={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
傾向スコアモデルの共変量を指定します。
covariates パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。
dnn={dnn}
傾向スコアモデルのディープニューラルネットワーク (DNN) のパラメーターを指定します。
dnn の値は次のいずれかになります:
nodes={64-bit-integer-1 <, 64-bit-integer-2, ...>}
正の数のリストを指定します。リストの長さ n は層の数です。リスト内のアイテム i は、DNN における層 i のノード数 (i=1,...,n) です。
train={dnnTrainOpts}
DNN の学習に使用できるオプションを指定します。
dnnTrainOpts の値は次のいずれかになります:
attributes={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
入力変数に適用する出力形式などの一時属性を指定します。
attributes パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。
| 別名 | attribute |
|---|---|
| attrs | |
| attr | |
| varAttrs |
bestWeights={casouttable}
損失誤差が最小の重みを CAS テーブルに保存します。
bestWeights パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 2) パラメーターを参照してください。
forceEqualPadding=TRUE | FALSE
True に設定すると、すべての畳み込み層の左右成分と上下成分の等しいパディングを強制します。等しいパディングの場合、左のパディングは右のパディングと等しくなり、上部のパディングは下部のパディングと等しくなります。
| デフォルト | FALSE |
|---|
gpu={gpuOptions}
指定すると、モデルは GPU ハードウェアを使用して計算を実行します。GPU 処理を使用する最も簡単な方法は、"gpu=1" を指定することです。この設定では、残りの GPU パラメーターにデフォルト値が使用されます。"gpu=1" を設定すると、利用可能なすべての GPU デバイスを使用できます。"gpu=0" を設定すると、GPU 処理が無効になります。
gpuOptions の値は次のいずれかになります:
devices={64-bit-integer-1 <, 64-bit-integer-2, ...>}
使用する GPU デバイスのリストを指定します。
| 別名 | device |
|---|---|
| 要件 | 指定した値は重複できません。 |
precision="FP16" | "FP32"
useExclusive=TRUE | FALSE
True に設定すると、GPU デバイスを排他的に使用することを指定します。
| デフォルト | FALSE |
|---|
useTensorRT=TRUE | FALSE
True に設定すると、高速インファレンスのために TensorRT ソフトウェア開発キットを使用できるようになります。
| デフォルト | FALSE |
|---|
missing="MAX" | "MEAN" | "MIN" | "NONE"
欠損値を補完値で置き換えるポリシーを指定します。このオプションは、回帰モデルにのみ有効です。"MAX" は、欠損値を最大値に置き換えます。"MEAN" は、欠損値を平均値に置き換えます。"MIN" は、欠損値を最小値に置き換えます。"NONE" は、入力変数が欠損しているオブザベーションを無視します。
| デフォルト | MEAN |
|---|
nThreads=integer
スレッド数を指定します。
| 別名 | nThread |
|---|---|
| 範囲 | 0–1024 |
optimizer={dlOptimizerOpts}
最適化アルゴリズム、最適化モード、およびシードやエポックの最大数などのその他の設定を指定します。
| 別名 | optimize |
|---|---|
| optimization |
dlOptimizerOpts の値は次のいずれかになります:
algorithm={method=ADAM | LARS | LBFGS | MOMENTUM | NATGRAD | TRISH | VANILLA, method-specific-parameters}
algorithm パラメーターの指定の詳細については、共通 algorithm パラメーターを参照してください。
bnSrcLayerWarnings=TRUE | FALSE
True に設定すると、バッチ正規化ソース層に特殊な種類、活性化、または includeBias 設定がある場合、警告がオンになります。
| デフォルト | TRUE |
|---|
compression={compressOptions}
高速学習のためにワーカー間の通信を疎にします。
compressOptions の値は次のいずれかになります:
localMomentum=double
圧縮が使用される場合、マスクされた勾配要素の集計の強度を決定します。
| デフォルト | 0.95 |
|---|---|
| 範囲 | 0–1 |
sampleRatio=double
各層の勾配のサンプル数を決定します。
| デフォルト | 0.05 |
|---|---|
| 範囲 | 1E-05–0.2 |
sparsityRatio=double
勾配の疎性のレベルを決定します。
| デフォルト | 0.75 |
|---|---|
| 範囲 | 0–1 |
dropout=double
全結合層のニューロンの出力が学習中に 0 に設定される確率を指定します。指定された確率は、オブザベーションが処理されるたびに再計算されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 範囲 | [0–1) |
dropoutInput=double
学習中に入力変数が 0 に設定される確率を指定します。指定された確率は、オブザベーションが処理されるたびに再計算されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 範囲 | [0–1) |
dropoutType="INVERTED" | "STANDARD"
使用するドロップアウトの種類を指定します。"INVERTED" は、一部のニューロンの活性化が 0 に設定され、残りの活性化がスケーリングされる逆ドロップアウトを使用します。"STANDARD" は、一部のニューロンの活性化が 0 に設定され、残りの活性化がスケーリングされない、標準のドロップアウトを使用します。
| デフォルト | STANDARD |
|---|
fConv=double
相対関数収束基準を指定します。相対損失誤差 abs[(previous_loss - current_loss) / abs(previous_loss)] が目的関数の変更にならない場合、最適化は停止します。デフォルトでは、相対関数収束はチェックされません。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
flushWeights=TRUE | FALSE
True に設定すると、重みテーブルがフラッシュされます。
| デフォルト | FALSE |
|---|
freezeBatchNormStats=TRUE | FALSE
True に設定すると、すべてのバッチ正規化層の統計量が固定されます。
| 別名 | freezeBnStats |
|---|---|
| デフォルト | FALSE |
freezeLayersTo="string"
固定する層の名前を指定します。指定された層 (およびその前のすべての層) が固定されます。
ignoreTrainingError=TRUE | FALSE
True に設定すると、無効または欠損している変数データを含む学習データオブザベーションを破棄し、中断せずにモデル学習を続行します。このパラメーターが False に設定されている場合、不正な入力データが見つかると、学習を停止して終了します。
| デフォルト | FALSE |
|---|
maxEpochs=64-bit-integer
エポックの最大数を指定します。単一マシンサーバーを使用する SGD の場合、または分散サーバーで 1 ワーカーを使用するセッションの場合、オプティマイザーがデータを 1 回通過すると 1 エポックに達します。複数のワーカーを使用するセッションの場合、すべてのワーカーが 1 回コントローラーと重みを交換すると 1 エポックに達します。syncFreq パラメーターは、各ワーカーがコントローラーと重みを交換する前にデータを通過する回数を指定します。フルバッチの L-BFGS の場合、各 L-BFGS 反復が複数のエポックを処理し、エポックの最終数がエポックの最大数のパラメーター値を超える場合があります。
| デフォルト | 1 |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
miniBatchBufSize=64-bit-integer
ミニバッチの残りのレコードを処理する前に、メモリにバッファーするオブザベーションの数 (入力データと中間計算を含む) を指定します。このパラメーターの値は、miniBatchSize パラメーターの値よりも小さくする必要があります。注: GPU を使用する場合、miniBatchSize パラメーターの値は無視されます。
| 最小値 | 1 |
|---|
miniBatchSize=64-bit-integer
ミニバッチのスレッドごとのオブザベーション数を指定します。このパラメーターは、重みの更新前に、勾配を計算するために各スレッドでワーカーごとに使用されるオブザベーションの数を制御します。値を大きくすると、より多くのメモリが使用されます。同期 SGD を使用する場合 (デフォルト)、合計ミニバッチサイズは (miniBatchSize * number of threads * number of workers) で計算されます。非同期 SGD を使用する場合 (elasticSyncFreq パラメーターの値を指定)、各ワーカーは独自のローカルモデルに学習させます。この場合、各ワーカーの合計ミニバッチサイズは (miniBatchSize * number of threads) で計算されます。
| デフォルト | 1 |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
mode={type="DOWNPOUR" | "ELASTIC" | "SYNCHRONOUS", type-specific-parameters}
mode パラメーターの指定の詳細については、共通 mode パラメーターを参照してください。
regL1=double
L1 正則化項の重みを指定します。L1 正則化の重みをデフォルト (0) に設定すると、正則化が無効になります。初期の L1 重み値は小さくする必要があります (1E-3 など)。L1 正則化は L2 正則化と組み合わせることができます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
regL2=double
L2 正則化項の重みを指定します。L2 正則化の重みをデフォルト (0) に設定すると、正則化が無効になります。L2 重みの初期値は小さくする必要があります (1E-3 など)。L1 正則化は L2 正則化と組み合わせることができます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
seed=double
SGD の乱数ジェネレーターの乱数シード値を指定します。0 以下のシード値は、コンピューターの時計の時刻を使用して乱数ストリームを生成します。0 より大きいシード値は、再現可能な乱数シーケンスを生成します。
| デフォルト | 0 |
|---|
snapshotFreq=64-bit-integer
学習プロセス中にニューラル重みのスナップショットを生成し、重みを重みテーブルに保存する頻度を指定します。非同期 SGD が使用される場合、アクションは重みを書き出す前にすべての重みを同期します。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
stagnation=64-bit-integer
最適化が早期に停止される前に、改善なしで完了する反復回数を指定します。 validTable パラメーターも指定すると、検証スコアのスタグネーションがモニターされます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
threshold=double
損失誤差または検証スコアが反復間で改善またはスタグネーションしているかどうかを判断するために使用されるしきい値を指定します。連続する反復間のスコア変化の大きさが (current_score*threshold value) の絶対値以下の場合、反復は改善されません。反復が改善されない場合、スタグネーションカウンターが増分します。それ以外の場合、スタグネーションカウンターは 0 に設定されます。
| デフォルト | 1E-08 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
totalMiniBatchSize={totalminibatchsizelist}
ミニバッチのオブザベーションの数を指定します。このパラメーターを使用して、重みを更新する前にアクションが勾配を計算するために使用するオブザベーションの数を制御できます。値を大きくすると、より多くのメモリが使用されます。指定したサイズをスレッド数 (非同期 SGD を使用する場合)、またはスレッド数 * ワーカー数 (同期 SGD を使用する場合) で均等に分割できない場合は、round パラメーターが TRUE に指定されていない限り、アクションはエラーで終了します。TRUE に指定していた場合、合計ミニバッチサイズは切り上げられ、均等に分割されます。
totalminibatchsizelist の値は次のいずれかになります:
notify=TRUE | FALSE
| デフォルト | TRUE |
|---|
round=TRUE | FALSE
| デフォルト | FALSE |
|---|
size=64-bit-integer
| 別名 | n |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
recordSeed=double
ワーカー内のランダムなレコード選択の乱数シードを指定します。デフォルト値 0 は、ランダムなレコード選択を無効にします。レコードは、メモリに書き込まれた順序で読み取られます。負のシード値は、コンピュータークロックに基づいて乱数ストリームを生成します。再現可能な乱数シーケンスを生成するには、正の整数値を指定します。
| デフォルト | 0 |
|---|
repeatWeightTable=TRUE | FALSE
True に設定すると、重みを保存するときに各ワーカーノードで重みテーブル全体をレプリケートします。
| デフォルト | FALSE |
|---|
seed=double
SGD の乱数ジェネレーターの乱数シード値を指定します。0 以下のシード値は、コンピューターの時計の時刻を使用して乱数ストリームを生成します。0 より大きいシード値は、再現可能な乱数シーケンスを生成します。
| デフォルト | 0 |
|---|
targetMissing="MAX" | "MEAN" | "MIN" | "NONE"
欠損しているターゲット値を補完値で置き換えるポリシーを指定します。このパラメーターは、回帰モデルに対してのみ有効です。"MEAN" は、欠損値を平均値に置き換えます。"MIN" は、欠損値を最小値に置き換えます。"NONE" は、ターゲット変数が欠損しているオブザベーションを無視します。
| デフォルト | MEAN |
|---|
* treatment="variable-name"
処置変数を指定します。
| 別名 | policy |
|---|
score={score}
スコアリングデータに関連するパラメーターを指定します。
score の値は次のいずれかになります:
inA={castable}
アルファ(.)モデル情報の入力データテーブルを指定します。
| 別名 | inAlpha |
|---|
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 |
|---|---|
| dataSource |
groupBy={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
結果のグループ化に使用する変数の名前を指定します。
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。
groupByMode="NOSORT" | "REDISTRIBUTE"
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。
onDemand=TRUE | FALSE
このパラメーターは非推奨です。
| デフォルト | TRUE |
|---|
orderBy={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
パーティション内でオブザベーションの並べ替えに使用する変数を指定します。このパラメーターは、パーティション化されたテーブルに適用されるか、groupByMode パラメーターの値が REDISTRIBUTE に設定されている場合に、groupBy パラメーターで指定された変数と組み合わせることができます。
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。
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 |
|---|---|
| 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。
inB={castable}
ベータ(.)モデル情報の入力データテーブルを指定します。
| 別名 | inBeta |
|---|
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 |
|---|---|
| dataSource |
groupBy={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
結果のグループ化に使用する変数の名前を指定します。
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。
groupByMode="NOSORT" | "REDISTRIBUTE"
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。
onDemand=TRUE | FALSE
このパラメーターは非推奨です。
| デフォルト | TRUE |
|---|
orderBy={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
パーティション内でオブザベーションの並べ替えに使用する変数を指定します。このパラメーターは、パーティション化されたテーブルに適用されるか、groupByMode パラメーターの値が REDISTRIBUTE に設定されている場合に、groupBy パラメーターで指定された変数と組み合わせることができます。
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。
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 |
|---|---|
| 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。
inO={castable}
結果モデル情報の入力データテーブルを指定します。
| 別名 | inOutcome |
|---|
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 |
|---|---|
| dataSource |
groupBy={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
結果のグループ化に使用する変数の名前を指定します。
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。
groupByMode="NOSORT" | "REDISTRIBUTE"
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。
onDemand=TRUE | FALSE
このパラメーターは非推奨です。
| デフォルト | TRUE |
|---|
orderBy={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
パーティション内でオブザベーションの並べ替えに使用する変数を指定します。このパラメーターは、パーティション化されたテーブルに適用されるか、groupByMode パラメーターの値が REDISTRIBUTE に設定されている場合に、groupBy パラメーターで指定された変数と組み合わせることができます。
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。
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 |
|---|---|
| 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。
inPs={castable}
傾向スコアまたは処置モデル情報の入力データテーブルを指定します。
| 別名 | inPropensityScore |
|---|---|
| inT | |
| inTreatment |
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 |
|---|---|
| dataSource |
groupBy={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
結果のグループ化に使用する変数の名前を指定します。
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。
groupByMode="NOSORT" | "REDISTRIBUTE"
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。
onDemand=TRUE | FALSE
このパラメーターは非推奨です。
| デフォルト | TRUE |
|---|
orderBy={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
パーティション内でオブザベーションの並べ替えに使用する変数を指定します。このパラメーターは、パーティション化されたテーブルに適用されるか、groupByMode パラメーターの値が REDISTRIBUTE に設定されている場合に、groupBy パラメーターで指定された変数と組み合わせることができます。
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。
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 |
|---|---|
| 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。
outA={casouttable}
アルファ(.)モデル情報を出力データテーブルに書き込みます。
| 別名 | outAlpha |
|---|
casouttable の値は次のいずれかになります:
caslib="string"
出力テーブルの caslib の名前を指定します。
lifetime=64-bit-integer
最後にアクセスした後にテーブルをメモリに保持する秒数を指定します。指定した秒数にアクセスできない場合、テーブルは削除されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"
name="table-name"
出力テーブルの名前を指定します。
replace=TRUE | FALSE
True に設定すると、同じ名前の既存のテーブルは上書きされます。
| デフォルト | FALSE |
|---|
outB={casouttable}
ベータ(.)モデル情報を出力データテーブルに書き込みます。
| 別名 | outBeta |
|---|
casouttable の値は次のいずれかになります:
caslib="string"
出力テーブルの caslib の名前を指定します。
lifetime=64-bit-integer
最後にアクセスした後にテーブルをメモリに保持する秒数を指定します。指定した秒数にアクセスできない場合、テーブルは削除されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"
name="table-name"
出力テーブルの名前を指定します。
replace=TRUE | FALSE
True に設定すると、同じ名前の既存のテーブルは上書きされます。
| デフォルト | FALSE |
|---|
outO={casouttable}
結果モデル情報を出力データテーブルに書き込みます。
| 別名 | outOutcome |
|---|
casouttable の値は次のいずれかになります:
caslib="string"
出力テーブルの caslib の名前を指定します。
lifetime=64-bit-integer
最後にアクセスした後にテーブルをメモリに保持する秒数を指定します。指定した秒数にアクセスできない場合、テーブルは削除されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"
name="table-name"
出力テーブルの名前を指定します。
replace=TRUE | FALSE
True に設定すると、同じ名前の既存のテーブルは上書きされます。
| デフォルト | FALSE |
|---|
outPs={casouttable}
傾向スコアまたは処置モデル情報を出力データテーブルに書き込みます。
| 別名 | outPropensityScore |
|---|---|
| outT | |
| outTreatment |
casouttable の値は次のいずれかになります:
caslib="string"
出力テーブルの caslib の名前を指定します。
lifetime=64-bit-integer
最後にアクセスした後にテーブルをメモリに保持する秒数を指定します。指定した秒数にアクセスできない場合、テーブルは削除されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"
name="table-name"
出力テーブルの名前を指定します。
replace=TRUE | FALSE
True に設定すると、同じ名前の既存のテーブルは上書きされます。
| デフォルト | FALSE |
|---|
* table={castable}
deepcausal アクション
深層学習による因果推論のアクションを提供します。
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。
|
パラメーター |
サブパラメーター |
説明 |
|---|---|---|
|
inPs, inO, inA, inB |
スコアリングデータに関連するパラメーターを指定します。 | |
|
required parametertable |
— |
入力データテーブルを指定します。 |
|
パラメーター |
サブパラメーター |
説明 |
|---|---|---|
|
train (ネストされたパラメーター bestWeights) |
ディープニューラルネットワーク (DNN) のパラメーターを指定します。 | |
|
out, outDetails |
推論のパラメーターを指定します。 | |
|
dnn (ネストされたパラメーター bestWeights) |
結果モデルのパラメーターを指定します。 | |
|
dnn (ネストされたパラメーター bestWeights) |
傾向スコアモデルのパラメーターを指定します。 | |
|
outPs, outO, outA, outB |
スコアリングデータに関連するパラメーターを指定します。 |
パラメーターの説明
dnn={dnn}
ディープニューラルネットワーク (DNN) のパラメーターを指定します。
dnn の値は次のいずれかになります:
nodes={64-bit-integer-1 <, 64-bit-integer-2, ...>}
正の数のリストを指定します。リストの長さ n は層の数です。リスト内のアイテム i は、DNN における層 i のノード数 (i=1,...,n) です。
train={dnnTrainOpts}
DNN の学習に使用できるオプションを指定します。
dnnTrainOpts の値は次のいずれかになります:
attributes={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
入力変数に適用する出力形式などの一時属性を指定します。
attributes パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。
| 別名 | attribute |
|---|---|
| attrs | |
| attr | |
| varAttrs |
bestWeights={casouttable}
損失誤差が最小の重みを CAS テーブルに保存します。
bestWeights パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 2) パラメーターを参照してください。
forceEqualPadding=true | false
True に設定すると、すべての畳み込み層の左右成分と上下成分の等しいパディングを強制します。等しいパディングの場合、左のパディングは右のパディングと等しくなり、上部のパディングは下部のパディングと等しくなります。
| デフォルト | false |
|---|
gpu={gpuOptions}
指定すると、モデルは GPU ハードウェアを使用して計算を実行します。GPU 処理を使用する最も簡単な方法は、"gpu=1" を指定することです。この設定では、残りの GPU パラメーターにデフォルト値が使用されます。"gpu=1" を設定すると、利用可能なすべての GPU デバイスを使用できます。"gpu=0" を設定すると、GPU 処理が無効になります。
gpuOptions の値は次のいずれかになります:
devices={64-bit-integer-1 <, 64-bit-integer-2, ...>}
使用する GPU デバイスのリストを指定します。
| 別名 | device |
|---|---|
| 要件 | 指定した値は重複できません。 |
precision="FP16" | "FP32"
useExclusive=true | false
True に設定すると、GPU デバイスを排他的に使用することを指定します。
| デフォルト | false |
|---|
useTensorRT=true | false
True に設定すると、高速インファレンスのために TensorRT ソフトウェア開発キットを使用できるようになります。
| デフォルト | false |
|---|
missing="MAX" | "MEAN" | "MIN" | "NONE"
欠損値を補完値で置き換えるポリシーを指定します。このオプションは、回帰モデルにのみ有効です。"MAX" は、欠損値を最大値に置き換えます。"MEAN" は、欠損値を平均値に置き換えます。"MIN" は、欠損値を最小値に置き換えます。"NONE" は、入力変数が欠損しているオブザベーションを無視します。
| デフォルト | MEAN |
|---|
nThreads=integer
スレッド数を指定します。
| 別名 | nThread |
|---|---|
| 範囲 | 0–1024 |
optimizer={dlOptimizerOpts}
最適化アルゴリズム、最適化モード、およびシードやエポックの最大数などのその他の設定を指定します。
| 別名 | optimize |
|---|---|
| optimization |
dlOptimizerOpts の値は次のいずれかになります:
algorithm={method=ADAM | LARS | LBFGS | MOMENTUM | NATGRAD | TRISH | VANILLA, method-specific-parameters}
algorithm パラメーターの指定の詳細については、共通 algorithm パラメーターを参照してください。
bnSrcLayerWarnings=true | false
True に設定すると、バッチ正規化ソース層に特殊な種類、活性化、または includeBias 設定がある場合、警告がオンになります。
| デフォルト | true |
|---|
compression={compressOptions}
高速学習のためにワーカー間の通信を疎にします。
compressOptions の値は次のいずれかになります:
localMomentum=double
圧縮が使用される場合、マスクされた勾配要素の集計の強度を決定します。
| デフォルト | 0.95 |
|---|---|
| 範囲 | 0–1 |
sampleRatio=double
各層の勾配のサンプル数を決定します。
| デフォルト | 0.05 |
|---|---|
| 範囲 | 1E-05–0.2 |
sparsityRatio=double
勾配の疎性のレベルを決定します。
| デフォルト | 0.75 |
|---|---|
| 範囲 | 0–1 |
dropout=double
全結合層のニューロンの出力が学習中に 0 に設定される確率を指定します。指定された確率は、オブザベーションが処理されるたびに再計算されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 範囲 | [0–1) |
dropoutInput=double
学習中に入力変数が 0 に設定される確率を指定します。指定された確率は、オブザベーションが処理されるたびに再計算されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 範囲 | [0–1) |
dropoutType="INVERTED" | "STANDARD"
使用するドロップアウトの種類を指定します。"INVERTED" は、一部のニューロンの活性化が 0 に設定され、残りの活性化がスケーリングされる逆ドロップアウトを使用します。"STANDARD" は、一部のニューロンの活性化が 0 に設定され、残りの活性化がスケーリングされない、標準のドロップアウトを使用します。
| デフォルト | STANDARD |
|---|
fConv=double
相対関数収束基準を指定します。相対損失誤差 abs[(previous_loss - current_loss) / abs(previous_loss)] が目的関数の変更にならない場合、最適化は停止します。デフォルトでは、相対関数収束はチェックされません。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
flushWeights=true | false
True に設定すると、重みテーブルがフラッシュされます。
| デフォルト | false |
|---|
freezeBatchNormStats=true | false
True に設定すると、すべてのバッチ正規化層の統計量が固定されます。
| 別名 | freezeBnStats |
|---|---|
| デフォルト | false |
freezeLayersTo="string"
固定する層の名前を指定します。指定された層 (およびその前のすべての層) が固定されます。
ignoreTrainingError=true | false
True に設定すると、無効または欠損している変数データを含む学習データオブザベーションを破棄し、中断せずにモデル学習を続行します。このパラメーターが False に設定されている場合、不正な入力データが見つかると、学習を停止して終了します。
| デフォルト | false |
|---|
maxEpochs=64-bit-integer
エポックの最大数を指定します。単一マシンサーバーを使用する SGD の場合、または分散サーバーで 1 ワーカーを使用するセッションの場合、オプティマイザーがデータを 1 回通過すると 1 エポックに達します。複数のワーカーを使用するセッションの場合、すべてのワーカーが 1 回コントローラーと重みを交換すると 1 エポックに達します。syncFreq パラメーターは、各ワーカーがコントローラーと重みを交換する前にデータを通過する回数を指定します。フルバッチの L-BFGS の場合、各 L-BFGS 反復が複数のエポックを処理し、エポックの最終数がエポックの最大数のパラメーター値を超える場合があります。
| デフォルト | 1 |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
miniBatchBufSize=64-bit-integer
ミニバッチの残りのレコードを処理する前に、メモリにバッファーするオブザベーションの数 (入力データと中間計算を含む) を指定します。このパラメーターの値は、miniBatchSize パラメーターの値よりも小さくする必要があります。注: GPU を使用する場合、miniBatchSize パラメーターの値は無視されます。
| 最小値 | 1 |
|---|
miniBatchSize=64-bit-integer
ミニバッチのスレッドごとのオブザベーション数を指定します。このパラメーターは、重みの更新前に、勾配を計算するために各スレッドでワーカーごとに使用されるオブザベーションの数を制御します。値を大きくすると、より多くのメモリが使用されます。同期 SGD を使用する場合 (デフォルト)、合計ミニバッチサイズは (miniBatchSize * number of threads * number of workers) で計算されます。非同期 SGD を使用する場合 (elasticSyncFreq パラメーターの値を指定)、各ワーカーは独自のローカルモデルに学習させます。この場合、各ワーカーの合計ミニバッチサイズは (miniBatchSize * number of threads) で計算されます。
| デフォルト | 1 |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
mode={type="DOWNPOUR" | "ELASTIC" | "SYNCHRONOUS", type-specific-parameters}
mode パラメーターの指定の詳細については、共通 mode パラメーターを参照してください。
regL1=double
L1 正則化項の重みを指定します。L1 正則化の重みをデフォルト (0) に設定すると、正則化が無効になります。初期の L1 重み値は小さくする必要があります (1E-3 など)。L1 正則化は L2 正則化と組み合わせることができます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
regL2=double
L2 正則化項の重みを指定します。L2 正則化の重みをデフォルト (0) に設定すると、正則化が無効になります。L2 重みの初期値は小さくする必要があります (1E-3 など)。L1 正則化は L2 正則化と組み合わせることができます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
seed=double
SGD の乱数ジェネレーターの乱数シード値を指定します。0 以下のシード値は、コンピューターの時計の時刻を使用して乱数ストリームを生成します。0 より大きいシード値は、再現可能な乱数シーケンスを生成します。
| デフォルト | 0 |
|---|
snapshotFreq=64-bit-integer
学習プロセス中にニューラル重みのスナップショットを生成し、重みを重みテーブルに保存する頻度を指定します。非同期 SGD が使用される場合、アクションは重みを書き出す前にすべての重みを同期します。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
stagnation=64-bit-integer
最適化が早期に停止される前に、改善なしで完了する反復回数を指定します。 validTable パラメーターも指定すると、検証スコアのスタグネーションがモニターされます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
threshold=double
損失誤差または検証スコアが反復間で改善またはスタグネーションしているかどうかを判断するために使用されるしきい値を指定します。連続する反復間のスコア変化の大きさが (current_score*threshold value) の絶対値以下の場合、反復は改善されません。反復が改善されない場合、スタグネーションカウンターが増分します。それ以外の場合、スタグネーションカウンターは 0 に設定されます。
| デフォルト | 1E-08 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
totalMiniBatchSize={totalminibatchsizelist}
ミニバッチのオブザベーションの数を指定します。このパラメーターを使用して、重みを更新する前にアクションが勾配を計算するために使用するオブザベーションの数を制御できます。値を大きくすると、より多くのメモリが使用されます。指定したサイズをスレッド数 (非同期 SGD を使用する場合)、またはスレッド数 * ワーカー数 (同期 SGD を使用する場合) で均等に分割できない場合は、round パラメーターが TRUE に指定されていない限り、アクションはエラーで終了します。TRUE に指定していた場合、合計ミニバッチサイズは切り上げられ、均等に分割されます。
totalminibatchsizelist の値は次のいずれかになります:
notify=true | false
| デフォルト | true |
|---|
round=true | false
| デフォルト | false |
|---|
size=64-bit-integer
| 別名 | n |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
recordSeed=double
ワーカー内のランダムなレコード選択の乱数シードを指定します。デフォルト値 0 は、ランダムなレコード選択を無効にします。レコードは、メモリに書き込まれた順序で読み取られます。負のシード値は、コンピュータークロックに基づいて乱数ストリームを生成します。再現可能な乱数シーケンスを生成するには、正の整数値を指定します。
| デフォルト | 0 |
|---|
repeatWeightTable=true | false
True に設定すると、重みを保存するときに各ワーカーノードで重みテーブル全体をレプリケートします。
| デフォルト | false |
|---|
seed=double
SGD の乱数ジェネレーターの乱数シード値を指定します。0 以下のシード値は、コンピューターの時計の時刻を使用して乱数ストリームを生成します。0 より大きいシード値は、再現可能な乱数シーケンスを生成します。
| デフォルト | 0 |
|---|
targetMissing="MAX" | "MEAN" | "MIN" | "NONE"
欠損しているターゲット値を補完値で置き換えるポリシーを指定します。このパラメーターは、回帰モデルに対してのみ有効です。"MEAN" は、欠損値を平均値に置き換えます。"MIN" は、欠損値を最小値に置き換えます。"NONE" は、ターゲット変数が欠損しているオブザベーションを無視します。
| デフォルト | MEAN |
|---|
* id="variable-name"
入力データテーブルの各行に一意の値を持つ ID 変数を指定します。
infer={infer}
推論のパラメーターを指定します。
infer の値は次のいずれかになります:
out={casouttable}
対象のパラメーターの推定、ポリシー評価、ポリシー比較のための出力テーブルを指定します。
out パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 2) パラメーターを参照してください。
| 別名 | outEst |
|---|
outDetails={casouttable}
アルファ(.)、ベータ(.)、残差、影響関数、各ユニットの学習済みポリシーなど、推定の詳細のための出力テーブルを指定します。
outDetails パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 2) パラメーターを参照してください。
policy={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}
評価するポリシー変数のリストを指定します。
policyComparison={policyComparison}
ポリシー比較のパラメーターを指定します。
policyComparison の値は次のいずれかになります:
* base={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}
ポリシー変数のリストを指定します。各変数は、ポリシー比較の基準ポリシーとして使用されます。
* compare={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}
ポリシー変数のリストを指定します。各変数は、基準パラメーターで指定した各基準ポリシーと比較されます。
model={model}
結果モデルのパラメーターを指定します。
| 長い形式 | model={outcome="variable-name"} |
|---|---|
| 短い形式 | model="variable-name" |
model の値は次のいずれかになります:
covariates={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
結果モデルの共変量を指定します。
covariates パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。
dnn={dnn}
結果モデルのディープニューラルネットワーク (DNN) のパラメーターを指定します。
dnn の値は次のいずれかになります:
nodes={64-bit-integer-1 <, 64-bit-integer-2, ...>}
正の数のリストを指定します。リストの長さ n は層の数です。リスト内のアイテム i は、DNN における層 i のノード数 (i=1,...,n) です。
train={dnnTrainOpts}
DNN の学習に使用できるオプションを指定します。
dnnTrainOpts の値は次のいずれかになります:
attributes={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
入力変数に適用する出力形式などの一時属性を指定します。
attributes パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。
| 別名 | attribute |
|---|---|
| attrs | |
| attr | |
| varAttrs |
bestWeights={casouttable}
損失誤差が最小の重みを CAS テーブルに保存します。
bestWeights パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 2) パラメーターを参照してください。
forceEqualPadding=true | false
True に設定すると、すべての畳み込み層の左右成分と上下成分の等しいパディングを強制します。等しいパディングの場合、左のパディングは右のパディングと等しくなり、上部のパディングは下部のパディングと等しくなります。
| デフォルト | false |
|---|
gpu={gpuOptions}
指定すると、モデルは GPU ハードウェアを使用して計算を実行します。GPU 処理を使用する最も簡単な方法は、"gpu=1" を指定することです。この設定では、残りの GPU パラメーターにデフォルト値が使用されます。"gpu=1" を設定すると、利用可能なすべての GPU デバイスを使用できます。"gpu=0" を設定すると、GPU 処理が無効になります。
gpuOptions の値は次のいずれかになります:
devices={64-bit-integer-1 <, 64-bit-integer-2, ...>}
使用する GPU デバイスのリストを指定します。
| 別名 | device |
|---|---|
| 要件 | 指定した値は重複できません。 |
precision="FP16" | "FP32"
useExclusive=true | false
True に設定すると、GPU デバイスを排他的に使用することを指定します。
| デフォルト | false |
|---|
useTensorRT=true | false
True に設定すると、高速インファレンスのために TensorRT ソフトウェア開発キットを使用できるようになります。
| デフォルト | false |
|---|
missing="MAX" | "MEAN" | "MIN" | "NONE"
欠損値を補完値で置き換えるポリシーを指定します。このオプションは、回帰モデルにのみ有効です。"MAX" は、欠損値を最大値に置き換えます。"MEAN" は、欠損値を平均値に置き換えます。"MIN" は、欠損値を最小値に置き換えます。"NONE" は、入力変数が欠損しているオブザベーションを無視します。
| デフォルト | MEAN |
|---|
nThreads=integer
スレッド数を指定します。
| 別名 | nThread |
|---|---|
| 範囲 | 0–1024 |
optimizer={dlOptimizerOpts}
最適化アルゴリズム、最適化モード、およびシードやエポックの最大数などのその他の設定を指定します。
| 別名 | optimize |
|---|---|
| optimization |
dlOptimizerOpts の値は次のいずれかになります:
algorithm={method=ADAM | LARS | LBFGS | MOMENTUM | NATGRAD | TRISH | VANILLA, method-specific-parameters}
algorithm パラメーターの指定の詳細については、共通 algorithm パラメーターを参照してください。
bnSrcLayerWarnings=true | false
True に設定すると、バッチ正規化ソース層に特殊な種類、活性化、または includeBias 設定がある場合、警告がオンになります。
| デフォルト | true |
|---|
compression={compressOptions}
高速学習のためにワーカー間の通信を疎にします。
compressOptions の値は次のいずれかになります:
localMomentum=double
圧縮が使用される場合、マスクされた勾配要素の集計の強度を決定します。
| デフォルト | 0.95 |
|---|---|
| 範囲 | 0–1 |
sampleRatio=double
各層の勾配のサンプル数を決定します。
| デフォルト | 0.05 |
|---|---|
| 範囲 | 1E-05–0.2 |
sparsityRatio=double
勾配の疎性のレベルを決定します。
| デフォルト | 0.75 |
|---|---|
| 範囲 | 0–1 |
dropout=double
全結合層のニューロンの出力が学習中に 0 に設定される確率を指定します。指定された確率は、オブザベーションが処理されるたびに再計算されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 範囲 | [0–1) |
dropoutInput=double
学習中に入力変数が 0 に設定される確率を指定します。指定された確率は、オブザベーションが処理されるたびに再計算されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 範囲 | [0–1) |
dropoutType="INVERTED" | "STANDARD"
使用するドロップアウトの種類を指定します。"INVERTED" は、一部のニューロンの活性化が 0 に設定され、残りの活性化がスケーリングされる逆ドロップアウトを使用します。"STANDARD" は、一部のニューロンの活性化が 0 に設定され、残りの活性化がスケーリングされない、標準のドロップアウトを使用します。
| デフォルト | STANDARD |
|---|
fConv=double
相対関数収束基準を指定します。相対損失誤差 abs[(previous_loss - current_loss) / abs(previous_loss)] が目的関数の変更にならない場合、最適化は停止します。デフォルトでは、相対関数収束はチェックされません。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
flushWeights=true | false
True に設定すると、重みテーブルがフラッシュされます。
| デフォルト | false |
|---|
freezeBatchNormStats=true | false
True に設定すると、すべてのバッチ正規化層の統計量が固定されます。
| 別名 | freezeBnStats |
|---|---|
| デフォルト | false |
freezeLayersTo="string"
固定する層の名前を指定します。指定された層 (およびその前のすべての層) が固定されます。
ignoreTrainingError=true | false
True に設定すると、無効または欠損している変数データを含む学習データオブザベーションを破棄し、中断せずにモデル学習を続行します。このパラメーターが False に設定されている場合、不正な入力データが見つかると、学習を停止して終了します。
| デフォルト | false |
|---|
maxEpochs=64-bit-integer
エポックの最大数を指定します。単一マシンサーバーを使用する SGD の場合、または分散サーバーで 1 ワーカーを使用するセッションの場合、オプティマイザーがデータを 1 回通過すると 1 エポックに達します。複数のワーカーを使用するセッションの場合、すべてのワーカーが 1 回コントローラーと重みを交換すると 1 エポックに達します。syncFreq パラメーターは、各ワーカーがコントローラーと重みを交換する前にデータを通過する回数を指定します。フルバッチの L-BFGS の場合、各 L-BFGS 反復が複数のエポックを処理し、エポックの最終数がエポックの最大数のパラメーター値を超える場合があります。
| デフォルト | 1 |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
miniBatchBufSize=64-bit-integer
ミニバッチの残りのレコードを処理する前に、メモリにバッファーするオブザベーションの数 (入力データと中間計算を含む) を指定します。このパラメーターの値は、miniBatchSize パラメーターの値よりも小さくする必要があります。注: GPU を使用する場合、miniBatchSize パラメーターの値は無視されます。
| 最小値 | 1 |
|---|
miniBatchSize=64-bit-integer
ミニバッチのスレッドごとのオブザベーション数を指定します。このパラメーターは、重みの更新前に、勾配を計算するために各スレッドでワーカーごとに使用されるオブザベーションの数を制御します。値を大きくすると、より多くのメモリが使用されます。同期 SGD を使用する場合 (デフォルト)、合計ミニバッチサイズは (miniBatchSize * number of threads * number of workers) で計算されます。非同期 SGD を使用する場合 (elasticSyncFreq パラメーターの値を指定)、各ワーカーは独自のローカルモデルに学習させます。この場合、各ワーカーの合計ミニバッチサイズは (miniBatchSize * number of threads) で計算されます。
| デフォルト | 1 |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
mode={type="DOWNPOUR" | "ELASTIC" | "SYNCHRONOUS", type-specific-parameters}
mode パラメーターの指定の詳細については、共通 mode パラメーターを参照してください。
regL1=double
L1 正則化項の重みを指定します。L1 正則化の重みをデフォルト (0) に設定すると、正則化が無効になります。初期の L1 重み値は小さくする必要があります (1E-3 など)。L1 正則化は L2 正則化と組み合わせることができます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
regL2=double
L2 正則化項の重みを指定します。L2 正則化の重みをデフォルト (0) に設定すると、正則化が無効になります。L2 重みの初期値は小さくする必要があります (1E-3 など)。L1 正則化は L2 正則化と組み合わせることができます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
seed=double
SGD の乱数ジェネレーターの乱数シード値を指定します。0 以下のシード値は、コンピューターの時計の時刻を使用して乱数ストリームを生成します。0 より大きいシード値は、再現可能な乱数シーケンスを生成します。
| デフォルト | 0 |
|---|
snapshotFreq=64-bit-integer
学習プロセス中にニューラル重みのスナップショットを生成し、重みを重みテーブルに保存する頻度を指定します。非同期 SGD が使用される場合、アクションは重みを書き出す前にすべての重みを同期します。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
stagnation=64-bit-integer
最適化が早期に停止される前に、改善なしで完了する反復回数を指定します。 validTable パラメーターも指定すると、検証スコアのスタグネーションがモニターされます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
threshold=double
損失誤差または検証スコアが反復間で改善またはスタグネーションしているかどうかを判断するために使用されるしきい値を指定します。連続する反復間のスコア変化の大きさが (current_score*threshold value) の絶対値以下の場合、反復は改善されません。反復が改善されない場合、スタグネーションカウンターが増分します。それ以外の場合、スタグネーションカウンターは 0 に設定されます。
| デフォルト | 1E-08 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
totalMiniBatchSize={totalminibatchsizelist}
ミニバッチのオブザベーションの数を指定します。このパラメーターを使用して、重みを更新する前にアクションが勾配を計算するために使用するオブザベーションの数を制御できます。値を大きくすると、より多くのメモリが使用されます。指定したサイズをスレッド数 (非同期 SGD を使用する場合)、またはスレッド数 * ワーカー数 (同期 SGD を使用する場合) で均等に分割できない場合は、round パラメーターが TRUE に指定されていない限り、アクションはエラーで終了します。TRUE に指定していた場合、合計ミニバッチサイズは切り上げられ、均等に分割されます。
totalminibatchsizelist の値は次のいずれかになります:
notify=true | false
| デフォルト | true |
|---|
round=true | false
| デフォルト | false |
|---|
size=64-bit-integer
| 別名 | n |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
recordSeed=double
ワーカー内のランダムなレコード選択の乱数シードを指定します。デフォルト値 0 は、ランダムなレコード選択を無効にします。レコードは、メモリに書き込まれた順序で読み取られます。負のシード値は、コンピュータークロックに基づいて乱数ストリームを生成します。再現可能な乱数シーケンスを生成するには、正の整数値を指定します。
| デフォルト | 0 |
|---|
repeatWeightTable=true | false
True に設定すると、重みを保存するときに各ワーカーノードで重みテーブル全体をレプリケートします。
| デフォルト | false |
|---|
seed=double
SGD の乱数ジェネレーターの乱数シード値を指定します。0 以下のシード値は、コンピューターの時計の時刻を使用して乱数ストリームを生成します。0 より大きいシード値は、再現可能な乱数シーケンスを生成します。
| デフォルト | 0 |
|---|
targetMissing="MAX" | "MEAN" | "MIN" | "NONE"
欠損しているターゲット値を補完値で置き換えるポリシーを指定します。このパラメーターは、回帰モデルに対してのみ有効です。"MEAN" は、欠損値を平均値に置き換えます。"MIN" は、欠損値を最小値に置き換えます。"NONE" は、ターゲット変数が欠損しているオブザベーションを無視します。
| デフォルト | MEAN |
|---|
* outcome="variable-name"
結果変数を指定します。
psmodel={psmodel}
傾向スコアモデルのパラメーターを指定します。
| 長い形式 | psmodel={treatment="variable-name"} |
|---|---|
| 短い形式 | psmodel="variable-name" |
psmodel の値は次のいずれかになります:
covariates={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
傾向スコアモデルの共変量を指定します。
covariates パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。
dnn={dnn}
傾向スコアモデルのディープニューラルネットワーク (DNN) のパラメーターを指定します。
dnn の値は次のいずれかになります:
nodes={64-bit-integer-1 <, 64-bit-integer-2, ...>}
正の数のリストを指定します。リストの長さ n は層の数です。リスト内のアイテム i は、DNN における層 i のノード数 (i=1,...,n) です。
train={dnnTrainOpts}
DNN の学習に使用できるオプションを指定します。
dnnTrainOpts の値は次のいずれかになります:
attributes={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
入力変数に適用する出力形式などの一時属性を指定します。
attributes パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。
| 別名 | attribute |
|---|---|
| attrs | |
| attr | |
| varAttrs |
bestWeights={casouttable}
損失誤差が最小の重みを CAS テーブルに保存します。
bestWeights パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 2) パラメーターを参照してください。
forceEqualPadding=true | false
True に設定すると、すべての畳み込み層の左右成分と上下成分の等しいパディングを強制します。等しいパディングの場合、左のパディングは右のパディングと等しくなり、上部のパディングは下部のパディングと等しくなります。
| デフォルト | false |
|---|
gpu={gpuOptions}
指定すると、モデルは GPU ハードウェアを使用して計算を実行します。GPU 処理を使用する最も簡単な方法は、"gpu=1" を指定することです。この設定では、残りの GPU パラメーターにデフォルト値が使用されます。"gpu=1" を設定すると、利用可能なすべての GPU デバイスを使用できます。"gpu=0" を設定すると、GPU 処理が無効になります。
gpuOptions の値は次のいずれかになります:
devices={64-bit-integer-1 <, 64-bit-integer-2, ...>}
使用する GPU デバイスのリストを指定します。
| 別名 | device |
|---|---|
| 要件 | 指定した値は重複できません。 |
precision="FP16" | "FP32"
useExclusive=true | false
True に設定すると、GPU デバイスを排他的に使用することを指定します。
| デフォルト | false |
|---|
useTensorRT=true | false
True に設定すると、高速インファレンスのために TensorRT ソフトウェア開発キットを使用できるようになります。
| デフォルト | false |
|---|
missing="MAX" | "MEAN" | "MIN" | "NONE"
欠損値を補完値で置き換えるポリシーを指定します。このオプションは、回帰モデルにのみ有効です。"MAX" は、欠損値を最大値に置き換えます。"MEAN" は、欠損値を平均値に置き換えます。"MIN" は、欠損値を最小値に置き換えます。"NONE" は、入力変数が欠損しているオブザベーションを無視します。
| デフォルト | MEAN |
|---|
nThreads=integer
スレッド数を指定します。
| 別名 | nThread |
|---|---|
| 範囲 | 0–1024 |
optimizer={dlOptimizerOpts}
最適化アルゴリズム、最適化モード、およびシードやエポックの最大数などのその他の設定を指定します。
| 別名 | optimize |
|---|---|
| optimization |
dlOptimizerOpts の値は次のいずれかになります:
algorithm={method=ADAM | LARS | LBFGS | MOMENTUM | NATGRAD | TRISH | VANILLA, method-specific-parameters}
algorithm パラメーターの指定の詳細については、共通 algorithm パラメーターを参照してください。
bnSrcLayerWarnings=true | false
True に設定すると、バッチ正規化ソース層に特殊な種類、活性化、または includeBias 設定がある場合、警告がオンになります。
| デフォルト | true |
|---|
compression={compressOptions}
高速学習のためにワーカー間の通信を疎にします。
compressOptions の値は次のいずれかになります:
localMomentum=double
圧縮が使用される場合、マスクされた勾配要素の集計の強度を決定します。
| デフォルト | 0.95 |
|---|---|
| 範囲 | 0–1 |
sampleRatio=double
各層の勾配のサンプル数を決定します。
| デフォルト | 0.05 |
|---|---|
| 範囲 | 1E-05–0.2 |
sparsityRatio=double
勾配の疎性のレベルを決定します。
| デフォルト | 0.75 |
|---|---|
| 範囲 | 0–1 |
dropout=double
全結合層のニューロンの出力が学習中に 0 に設定される確率を指定します。指定された確率は、オブザベーションが処理されるたびに再計算されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 範囲 | [0–1) |
dropoutInput=double
学習中に入力変数が 0 に設定される確率を指定します。指定された確率は、オブザベーションが処理されるたびに再計算されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 範囲 | [0–1) |
dropoutType="INVERTED" | "STANDARD"
使用するドロップアウトの種類を指定します。"INVERTED" は、一部のニューロンの活性化が 0 に設定され、残りの活性化がスケーリングされる逆ドロップアウトを使用します。"STANDARD" は、一部のニューロンの活性化が 0 に設定され、残りの活性化がスケーリングされない、標準のドロップアウトを使用します。
| デフォルト | STANDARD |
|---|
fConv=double
相対関数収束基準を指定します。相対損失誤差 abs[(previous_loss - current_loss) / abs(previous_loss)] が目的関数の変更にならない場合、最適化は停止します。デフォルトでは、相対関数収束はチェックされません。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
flushWeights=true | false
True に設定すると、重みテーブルがフラッシュされます。
| デフォルト | false |
|---|
freezeBatchNormStats=true | false
True に設定すると、すべてのバッチ正規化層の統計量が固定されます。
| 別名 | freezeBnStats |
|---|---|
| デフォルト | false |
freezeLayersTo="string"
固定する層の名前を指定します。指定された層 (およびその前のすべての層) が固定されます。
ignoreTrainingError=true | false
True に設定すると、無効または欠損している変数データを含む学習データオブザベーションを破棄し、中断せずにモデル学習を続行します。このパラメーターが False に設定されている場合、不正な入力データが見つかると、学習を停止して終了します。
| デフォルト | false |
|---|
maxEpochs=64-bit-integer
エポックの最大数を指定します。単一マシンサーバーを使用する SGD の場合、または分散サーバーで 1 ワーカーを使用するセッションの場合、オプティマイザーがデータを 1 回通過すると 1 エポックに達します。複数のワーカーを使用するセッションの場合、すべてのワーカーが 1 回コントローラーと重みを交換すると 1 エポックに達します。syncFreq パラメーターは、各ワーカーがコントローラーと重みを交換する前にデータを通過する回数を指定します。フルバッチの L-BFGS の場合、各 L-BFGS 反復が複数のエポックを処理し、エポックの最終数がエポックの最大数のパラメーター値を超える場合があります。
| デフォルト | 1 |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
miniBatchBufSize=64-bit-integer
ミニバッチの残りのレコードを処理する前に、メモリにバッファーするオブザベーションの数 (入力データと中間計算を含む) を指定します。このパラメーターの値は、miniBatchSize パラメーターの値よりも小さくする必要があります。注: GPU を使用する場合、miniBatchSize パラメーターの値は無視されます。
| 最小値 | 1 |
|---|
miniBatchSize=64-bit-integer
ミニバッチのスレッドごとのオブザベーション数を指定します。このパラメーターは、重みの更新前に、勾配を計算するために各スレッドでワーカーごとに使用されるオブザベーションの数を制御します。値を大きくすると、より多くのメモリが使用されます。同期 SGD を使用する場合 (デフォルト)、合計ミニバッチサイズは (miniBatchSize * number of threads * number of workers) で計算されます。非同期 SGD を使用する場合 (elasticSyncFreq パラメーターの値を指定)、各ワーカーは独自のローカルモデルに学習させます。この場合、各ワーカーの合計ミニバッチサイズは (miniBatchSize * number of threads) で計算されます。
| デフォルト | 1 |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
mode={type="DOWNPOUR" | "ELASTIC" | "SYNCHRONOUS", type-specific-parameters}
mode パラメーターの指定の詳細については、共通 mode パラメーターを参照してください。
regL1=double
L1 正則化項の重みを指定します。L1 正則化の重みをデフォルト (0) に設定すると、正則化が無効になります。初期の L1 重み値は小さくする必要があります (1E-3 など)。L1 正則化は L2 正則化と組み合わせることができます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
regL2=double
L2 正則化項の重みを指定します。L2 正則化の重みをデフォルト (0) に設定すると、正則化が無効になります。L2 重みの初期値は小さくする必要があります (1E-3 など)。L1 正則化は L2 正則化と組み合わせることができます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
seed=double
SGD の乱数ジェネレーターの乱数シード値を指定します。0 以下のシード値は、コンピューターの時計の時刻を使用して乱数ストリームを生成します。0 より大きいシード値は、再現可能な乱数シーケンスを生成します。
| デフォルト | 0 |
|---|
snapshotFreq=64-bit-integer
学習プロセス中にニューラル重みのスナップショットを生成し、重みを重みテーブルに保存する頻度を指定します。非同期 SGD が使用される場合、アクションは重みを書き出す前にすべての重みを同期します。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
stagnation=64-bit-integer
最適化が早期に停止される前に、改善なしで完了する反復回数を指定します。 validTable パラメーターも指定すると、検証スコアのスタグネーションがモニターされます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
threshold=double
損失誤差または検証スコアが反復間で改善またはスタグネーションしているかどうかを判断するために使用されるしきい値を指定します。連続する反復間のスコア変化の大きさが (current_score*threshold value) の絶対値以下の場合、反復は改善されません。反復が改善されない場合、スタグネーションカウンターが増分します。それ以外の場合、スタグネーションカウンターは 0 に設定されます。
| デフォルト | 1E-08 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
totalMiniBatchSize={totalminibatchsizelist}
ミニバッチのオブザベーションの数を指定します。このパラメーターを使用して、重みを更新する前にアクションが勾配を計算するために使用するオブザベーションの数を制御できます。値を大きくすると、より多くのメモリが使用されます。指定したサイズをスレッド数 (非同期 SGD を使用する場合)、またはスレッド数 * ワーカー数 (同期 SGD を使用する場合) で均等に分割できない場合は、round パラメーターが TRUE に指定されていない限り、アクションはエラーで終了します。TRUE に指定していた場合、合計ミニバッチサイズは切り上げられ、均等に分割されます。
totalminibatchsizelist の値は次のいずれかになります:
notify=true | false
| デフォルト | true |
|---|
round=true | false
| デフォルト | false |
|---|
size=64-bit-integer
| 別名 | n |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
recordSeed=double
ワーカー内のランダムなレコード選択の乱数シードを指定します。デフォルト値 0 は、ランダムなレコード選択を無効にします。レコードは、メモリに書き込まれた順序で読み取られます。負のシード値は、コンピュータークロックに基づいて乱数ストリームを生成します。再現可能な乱数シーケンスを生成するには、正の整数値を指定します。
| デフォルト | 0 |
|---|
repeatWeightTable=true | false
True に設定すると、重みを保存するときに各ワーカーノードで重みテーブル全体をレプリケートします。
| デフォルト | false |
|---|
seed=double
SGD の乱数ジェネレーターの乱数シード値を指定します。0 以下のシード値は、コンピューターの時計の時刻を使用して乱数ストリームを生成します。0 より大きいシード値は、再現可能な乱数シーケンスを生成します。
| デフォルト | 0 |
|---|
targetMissing="MAX" | "MEAN" | "MIN" | "NONE"
欠損しているターゲット値を補完値で置き換えるポリシーを指定します。このパラメーターは、回帰モデルに対してのみ有効です。"MEAN" は、欠損値を平均値に置き換えます。"MIN" は、欠損値を最小値に置き換えます。"NONE" は、ターゲット変数が欠損しているオブザベーションを無視します。
| デフォルト | MEAN |
|---|
* treatment="variable-name"
処置変数を指定します。
| 別名 | policy |
|---|
score={score}
スコアリングデータに関連するパラメーターを指定します。
score の値は次のいずれかになります:
inA={castable}
アルファ(.)モデル情報の入力データテーブルを指定します。
| 別名 | inAlpha |
|---|
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 |
|---|---|
| dataSource |
groupBy={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
結果のグループ化に使用する変数の名前を指定します。
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。
groupByMode="NOSORT" | "REDISTRIBUTE"
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。
onDemand=true | false
このパラメーターは非推奨です。
| デフォルト | true |
|---|
orderBy={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
パーティション内でオブザベーションの並べ替えに使用する変数を指定します。このパラメーターは、パーティション化されたテーブルに適用されるか、groupByMode パラメーターの値が REDISTRIBUTE に設定されている場合に、groupBy パラメーターで指定された変数と組み合わせることができます。
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。
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 |
|---|---|
| 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。
inB={castable}
ベータ(.)モデル情報の入力データテーブルを指定します。
| 別名 | inBeta |
|---|
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 |
|---|---|
| dataSource |
groupBy={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
結果のグループ化に使用する変数の名前を指定します。
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。
groupByMode="NOSORT" | "REDISTRIBUTE"
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。
onDemand=true | false
このパラメーターは非推奨です。
| デフォルト | true |
|---|
orderBy={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
パーティション内でオブザベーションの並べ替えに使用する変数を指定します。このパラメーターは、パーティション化されたテーブルに適用されるか、groupByMode パラメーターの値が REDISTRIBUTE に設定されている場合に、groupBy パラメーターで指定された変数と組み合わせることができます。
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。
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 |
|---|---|
| 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。
inO={castable}
結果モデル情報の入力データテーブルを指定します。
| 別名 | inOutcome |
|---|
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 |
|---|---|
| dataSource |
groupBy={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
結果のグループ化に使用する変数の名前を指定します。
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。
groupByMode="NOSORT" | "REDISTRIBUTE"
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。
onDemand=true | false
このパラメーターは非推奨です。
| デフォルト | true |
|---|
orderBy={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
パーティション内でオブザベーションの並べ替えに使用する変数を指定します。このパラメーターは、パーティション化されたテーブルに適用されるか、groupByMode パラメーターの値が REDISTRIBUTE に設定されている場合に、groupBy パラメーターで指定された変数と組み合わせることができます。
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。
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 |
|---|---|
| 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。
inPs={castable}
傾向スコアまたは処置モデル情報の入力データテーブルを指定します。
| 別名 | inPropensityScore |
|---|---|
| inT | |
| inTreatment |
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 |
|---|---|
| dataSource |
groupBy={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
結果のグループ化に使用する変数の名前を指定します。
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。
groupByMode="NOSORT" | "REDISTRIBUTE"
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。
onDemand=true | false
このパラメーターは非推奨です。
| デフォルト | true |
|---|
orderBy={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
パーティション内でオブザベーションの並べ替えに使用する変数を指定します。このパラメーターは、パーティション化されたテーブルに適用されるか、groupByMode パラメーターの値が REDISTRIBUTE に設定されている場合に、groupBy パラメーターで指定された変数と組み合わせることができます。
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。
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 |
|---|---|
| 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。
outA={casouttable}
アルファ(.)モデル情報を出力データテーブルに書き込みます。
| 別名 | outAlpha |
|---|
casouttable の値は次のいずれかになります:
caslib="string"
出力テーブルの caslib の名前を指定します。
lifetime=64-bit-integer
最後にアクセスした後にテーブルをメモリに保持する秒数を指定します。指定した秒数にアクセスできない場合、テーブルは削除されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"
name="table-name"
出力テーブルの名前を指定します。
replace=true | false
True に設定すると、同じ名前の既存のテーブルは上書きされます。
| デフォルト | false |
|---|
outB={casouttable}
ベータ(.)モデル情報を出力データテーブルに書き込みます。
| 別名 | outBeta |
|---|
casouttable の値は次のいずれかになります:
caslib="string"
出力テーブルの caslib の名前を指定します。
lifetime=64-bit-integer
最後にアクセスした後にテーブルをメモリに保持する秒数を指定します。指定した秒数にアクセスできない場合、テーブルは削除されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"
name="table-name"
出力テーブルの名前を指定します。
replace=true | false
True に設定すると、同じ名前の既存のテーブルは上書きされます。
| デフォルト | false |
|---|
outO={casouttable}
結果モデル情報を出力データテーブルに書き込みます。
| 別名 | outOutcome |
|---|
casouttable の値は次のいずれかになります:
caslib="string"
出力テーブルの caslib の名前を指定します。
lifetime=64-bit-integer
最後にアクセスした後にテーブルをメモリに保持する秒数を指定します。指定した秒数にアクセスできない場合、テーブルは削除されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"
name="table-name"
出力テーブルの名前を指定します。
replace=true | false
True に設定すると、同じ名前の既存のテーブルは上書きされます。
| デフォルト | false |
|---|
outPs={casouttable}
傾向スコアまたは処置モデル情報を出力データテーブルに書き込みます。
| 別名 | outPropensityScore |
|---|---|
| outT | |
| outTreatment |
casouttable の値は次のいずれかになります:
caslib="string"
出力テーブルの caslib の名前を指定します。
lifetime=64-bit-integer
最後にアクセスした後にテーブルをメモリに保持する秒数を指定します。指定した秒数にアクセスできない場合、テーブルは削除されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"
name="table-name"
出力テーブルの名前を指定します。
replace=true | false
True に設定すると、同じ名前の既存のテーブルは上書きされます。
| デフォルト | false |
|---|
* table={castable}
deepcausal アクション
深層学習による因果推論のアクションを提供します。
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。
|
パラメーター |
サブパラメーター |
説明 |
|---|---|---|
|
inPs, inO, inA, inB |
スコアリングデータに関連するパラメーターを指定します。 | |
|
required parametertable |
— |
入力データテーブルを指定します。 |
|
パラメーター |
サブパラメーター |
説明 |
|---|---|---|
|
train (ネストされたパラメーター bestWeights) |
ディープニューラルネットワーク (DNN) のパラメーターを指定します。 | |
|
out, outDetails |
推論のパラメーターを指定します。 | |
|
dnn (ネストされたパラメーター bestWeights) |
結果モデルのパラメーターを指定します。 | |
|
dnn (ネストされたパラメーター bestWeights) |
傾向スコアモデルのパラメーターを指定します。 | |
|
outPs, outO, outA, outB |
スコアリングデータに関連するパラメーターを指定します。 |
パラメーターの説明
dnn={dnn}
ディープニューラルネットワーク (DNN) のパラメーターを指定します。
dnn の値は次のいずれかになります:
"nodes":[64-bit-integer-1 <, 64-bit-integer-2, ...>]
正の数のリストを指定します。リストの長さ n は層の数です。リスト内のアイテム i は、DNN における層 i のノード数 (i=1,...,n) です。
"train":{dnnTrainOpts}
DNN の学習に使用できるオプションを指定します。
dnnTrainOpts の値は次のいずれかになります:
"attributes":[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]
入力変数に適用する出力形式などの一時属性を指定します。
attributes パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。
| 別名 | attribute |
|---|---|
| attrs | |
| attr | |
| varAttrs |
"bestWeights":{casouttable}
損失誤差が最小の重みを CAS テーブルに保存します。
bestWeights パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 2) パラメーターを参照してください。
"forceEqualPadding":True | False
True に設定すると、すべての畳み込み層の左右成分と上下成分の等しいパディングを強制します。等しいパディングの場合、左のパディングは右のパディングと等しくなり、上部のパディングは下部のパディングと等しくなります。
| デフォルト | False |
|---|
"gpu":{gpuOptions}
指定すると、モデルは GPU ハードウェアを使用して計算を実行します。GPU 処理を使用する最も簡単な方法は、"gpu=1" を指定することです。この設定では、残りの GPU パラメーターにデフォルト値が使用されます。"gpu=1" を設定すると、利用可能なすべての GPU デバイスを使用できます。"gpu=0" を設定すると、GPU 処理が無効になります。
gpuOptions の値は次のいずれかになります:
"devices":[64-bit-integer-1 <, 64-bit-integer-2, ...>]
使用する GPU デバイスのリストを指定します。
| 別名 | device |
|---|---|
| 要件 | 指定した値は重複できません。 |
"precision":"FP16" | "FP32"
"useExclusive":True | False
True に設定すると、GPU デバイスを排他的に使用することを指定します。
| デフォルト | False |
|---|
"useTensorRT":True | False
True に設定すると、高速インファレンスのために TensorRT ソフトウェア開発キットを使用できるようになります。
| デフォルト | False |
|---|
"missing":"MAX" | "MEAN" | "MIN" | "NONE"
欠損値を補完値で置き換えるポリシーを指定します。このオプションは、回帰モデルにのみ有効です。"MAX" は、欠損値を最大値に置き換えます。"MEAN" は、欠損値を平均値に置き換えます。"MIN" は、欠損値を最小値に置き換えます。"NONE" は、入力変数が欠損しているオブザベーションを無視します。
| デフォルト | MEAN |
|---|
"nThreads":integer
スレッド数を指定します。
| 別名 | nThread |
|---|---|
| 範囲 | 0–1024 |
"optimizer":{dlOptimizerOpts}
最適化アルゴリズム、最適化モード、およびシードやエポックの最大数などのその他の設定を指定します。
| 別名 | optimize |
|---|---|
| optimization |
dlOptimizerOpts の値は次のいずれかになります:
"algorithm":{"method":ADAM | LARS | LBFGS | MOMENTUM | NATGRAD | TRISH | VANILLA, method-specific-parameters}
algorithm パラメーターの指定の詳細については、共通 algorithm パラメーターを参照してください。
"bnSrcLayerWarnings":True | False
True に設定すると、バッチ正規化ソース層に特殊な種類、活性化、または includeBias 設定がある場合、警告がオンになります。
| デフォルト | True |
|---|
"compression":{compressOptions}
高速学習のためにワーカー間の通信を疎にします。
compressOptions の値は次のいずれかになります:
"localMomentum":double
圧縮が使用される場合、マスクされた勾配要素の集計の強度を決定します。
| デフォルト | 0.95 |
|---|---|
| 範囲 | 0–1 |
"sampleRatio":double
各層の勾配のサンプル数を決定します。
| デフォルト | 0.05 |
|---|---|
| 範囲 | 1E-05–0.2 |
"sparsityRatio":double
勾配の疎性のレベルを決定します。
| デフォルト | 0.75 |
|---|---|
| 範囲 | 0–1 |
"dropout":double
全結合層のニューロンの出力が学習中に 0 に設定される確率を指定します。指定された確率は、オブザベーションが処理されるたびに再計算されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 範囲 | [0–1) |
"dropoutInput":double
学習中に入力変数が 0 に設定される確率を指定します。指定された確率は、オブザベーションが処理されるたびに再計算されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 範囲 | [0–1) |
"dropoutType":"INVERTED" | "STANDARD"
使用するドロップアウトの種類を指定します。"INVERTED" は、一部のニューロンの活性化が 0 に設定され、残りの活性化がスケーリングされる逆ドロップアウトを使用します。"STANDARD" は、一部のニューロンの活性化が 0 に設定され、残りの活性化がスケーリングされない、標準のドロップアウトを使用します。
| デフォルト | STANDARD |
|---|
"fConv":double
相対関数収束基準を指定します。相対損失誤差 abs[(previous_loss - current_loss) / abs(previous_loss)] が目的関数の変更にならない場合、最適化は停止します。デフォルトでは、相対関数収束はチェックされません。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
"flushWeights":True | False
True に設定すると、重みテーブルがフラッシュされます。
| デフォルト | False |
|---|
"freezeBatchNormStats":True | False
True に設定すると、すべてのバッチ正規化層の統計量が固定されます。
| 別名 | freezeBnStats |
|---|---|
| デフォルト | False |
"freezeLayersTo":"string"
固定する層の名前を指定します。指定された層 (およびその前のすべての層) が固定されます。
"ignoreTrainingError":True | False
True に設定すると、無効または欠損している変数データを含む学習データオブザベーションを破棄し、中断せずにモデル学習を続行します。このパラメーターが False に設定されている場合、不正な入力データが見つかると、学習を停止して終了します。
| デフォルト | False |
|---|
"maxEpochs":64-bit-integer
エポックの最大数を指定します。単一マシンサーバーを使用する SGD の場合、または分散サーバーで 1 ワーカーを使用するセッションの場合、オプティマイザーがデータを 1 回通過すると 1 エポックに達します。複数のワーカーを使用するセッションの場合、すべてのワーカーが 1 回コントローラーと重みを交換すると 1 エポックに達します。syncFreq パラメーターは、各ワーカーがコントローラーと重みを交換する前にデータを通過する回数を指定します。フルバッチの L-BFGS の場合、各 L-BFGS 反復が複数のエポックを処理し、エポックの最終数がエポックの最大数のパラメーター値を超える場合があります。
| デフォルト | 1 |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
"miniBatchBufSize":64-bit-integer
ミニバッチの残りのレコードを処理する前に、メモリにバッファーするオブザベーションの数 (入力データと中間計算を含む) を指定します。このパラメーターの値は、miniBatchSize パラメーターの値よりも小さくする必要があります。注: GPU を使用する場合、miniBatchSize パラメーターの値は無視されます。
| 最小値 | 1 |
|---|
"miniBatchSize":64-bit-integer
ミニバッチのスレッドごとのオブザベーション数を指定します。このパラメーターは、重みの更新前に、勾配を計算するために各スレッドでワーカーごとに使用されるオブザベーションの数を制御します。値を大きくすると、より多くのメモリが使用されます。同期 SGD を使用する場合 (デフォルト)、合計ミニバッチサイズは (miniBatchSize * number of threads * number of workers) で計算されます。非同期 SGD を使用する場合 (elasticSyncFreq パラメーターの値を指定)、各ワーカーは独自のローカルモデルに学習させます。この場合、各ワーカーの合計ミニバッチサイズは (miniBatchSize * number of threads) で計算されます。
| デフォルト | 1 |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
"mode":{"type":"DOWNPOUR" | "ELASTIC" | "SYNCHRONOUS", type-specific-parameters}
mode パラメーターの指定の詳細については、共通 mode パラメーターを参照してください。
"regL1":double
L1 正則化項の重みを指定します。L1 正則化の重みをデフォルト (0) に設定すると、正則化が無効になります。初期の L1 重み値は小さくする必要があります (1E-3 など)。L1 正則化は L2 正則化と組み合わせることができます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
"regL2":double
L2 正則化項の重みを指定します。L2 正則化の重みをデフォルト (0) に設定すると、正則化が無効になります。L2 重みの初期値は小さくする必要があります (1E-3 など)。L1 正則化は L2 正則化と組み合わせることができます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
"seed":double
SGD の乱数ジェネレーターの乱数シード値を指定します。0 以下のシード値は、コンピューターの時計の時刻を使用して乱数ストリームを生成します。0 より大きいシード値は、再現可能な乱数シーケンスを生成します。
| デフォルト | 0 |
|---|
"snapshotFreq":64-bit-integer
学習プロセス中にニューラル重みのスナップショットを生成し、重みを重みテーブルに保存する頻度を指定します。非同期 SGD が使用される場合、アクションは重みを書き出す前にすべての重みを同期します。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
"stagnation":64-bit-integer
最適化が早期に停止される前に、改善なしで完了する反復回数を指定します。 validTable パラメーターも指定すると、検証スコアのスタグネーションがモニターされます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
"threshold":double
損失誤差または検証スコアが反復間で改善またはスタグネーションしているかどうかを判断するために使用されるしきい値を指定します。連続する反復間のスコア変化の大きさが (current_score*threshold value) の絶対値以下の場合、反復は改善されません。反復が改善されない場合、スタグネーションカウンターが増分します。それ以外の場合、スタグネーションカウンターは 0 に設定されます。
| デフォルト | 1E-08 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
"totalMiniBatchSize":{totalminibatchsizelist}
ミニバッチのオブザベーションの数を指定します。このパラメーターを使用して、重みを更新する前にアクションが勾配を計算するために使用するオブザベーションの数を制御できます。値を大きくすると、より多くのメモリが使用されます。指定したサイズをスレッド数 (非同期 SGD を使用する場合)、またはスレッド数 * ワーカー数 (同期 SGD を使用する場合) で均等に分割できない場合は、round パラメーターが TRUE に指定されていない限り、アクションはエラーで終了します。TRUE に指定していた場合、合計ミニバッチサイズは切り上げられ、均等に分割されます。
totalminibatchsizelist の値は次のいずれかになります:
"notify":True | False
| デフォルト | True |
|---|
"round":True | False
| デフォルト | False |
|---|
"size":64-bit-integer
| 別名 | n |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
"recordSeed":double
ワーカー内のランダムなレコード選択の乱数シードを指定します。デフォルト値 0 は、ランダムなレコード選択を無効にします。レコードは、メモリに書き込まれた順序で読み取られます。負のシード値は、コンピュータークロックに基づいて乱数ストリームを生成します。再現可能な乱数シーケンスを生成するには、正の整数値を指定します。
| デフォルト | 0 |
|---|
"repeatWeightTable":True | False
True に設定すると、重みを保存するときに各ワーカーノードで重みテーブル全体をレプリケートします。
| デフォルト | False |
|---|
"seed":double
SGD の乱数ジェネレーターの乱数シード値を指定します。0 以下のシード値は、コンピューターの時計の時刻を使用して乱数ストリームを生成します。0 より大きいシード値は、再現可能な乱数シーケンスを生成します。
| デフォルト | 0 |
|---|
"targetMissing":"MAX" | "MEAN" | "MIN" | "NONE"
欠損しているターゲット値を補完値で置き換えるポリシーを指定します。このパラメーターは、回帰モデルに対してのみ有効です。"MEAN" は、欠損値を平均値に置き換えます。"MIN" は、欠損値を最小値に置き換えます。"NONE" は、ターゲット変数が欠損しているオブザベーションを無視します。
| デフォルト | MEAN |
|---|
* id="variable-name"
入力データテーブルの各行に一意の値を持つ ID 変数を指定します。
infer={infer}
推論のパラメーターを指定します。
infer の値は次のいずれかになります:
"out":{casouttable}
対象のパラメーターの推定、ポリシー評価、ポリシー比較のための出力テーブルを指定します。
out パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 2) パラメーターを参照してください。
| 別名 | outEst |
|---|
"outDetails":{casouttable}
アルファ(.)、ベータ(.)、残差、影響関数、各ユニットの学習済みポリシーなど、推定の詳細のための出力テーブルを指定します。
outDetails パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 2) パラメーターを参照してください。
"policy":["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>]
評価するポリシー変数のリストを指定します。
"policyComparison":{policyComparison}
ポリシー比較のパラメーターを指定します。
policyComparison の値は次のいずれかになります:
* "base":["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>]
ポリシー変数のリストを指定します。各変数は、ポリシー比較の基準ポリシーとして使用されます。
* "compare":["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>]
ポリシー変数のリストを指定します。各変数は、基準パラメーターで指定した各基準ポリシーと比較されます。
model={model}
結果モデルのパラメーターを指定します。
| 長い形式 | model={"outcome":"variable-name"} |
|---|---|
| 短い形式 | model="variable-name" |
model の値は次のいずれかになります:
"covariates":[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]
結果モデルの共変量を指定します。
covariates パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。
"dnn":{dnn}
結果モデルのディープニューラルネットワーク (DNN) のパラメーターを指定します。
dnn の値は次のいずれかになります:
"nodes":[64-bit-integer-1 <, 64-bit-integer-2, ...>]
正の数のリストを指定します。リストの長さ n は層の数です。リスト内のアイテム i は、DNN における層 i のノード数 (i=1,...,n) です。
"train":{dnnTrainOpts}
DNN の学習に使用できるオプションを指定します。
dnnTrainOpts の値は次のいずれかになります:
"attributes":[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]
入力変数に適用する出力形式などの一時属性を指定します。
attributes パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。
| 別名 | attribute |
|---|---|
| attrs | |
| attr | |
| varAttrs |
"bestWeights":{casouttable}
損失誤差が最小の重みを CAS テーブルに保存します。
bestWeights パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 2) パラメーターを参照してください。
"forceEqualPadding":True | False
True に設定すると、すべての畳み込み層の左右成分と上下成分の等しいパディングを強制します。等しいパディングの場合、左のパディングは右のパディングと等しくなり、上部のパディングは下部のパディングと等しくなります。
| デフォルト | False |
|---|
"gpu":{gpuOptions}
指定すると、モデルは GPU ハードウェアを使用して計算を実行します。GPU 処理を使用する最も簡単な方法は、"gpu=1" を指定することです。この設定では、残りの GPU パラメーターにデフォルト値が使用されます。"gpu=1" を設定すると、利用可能なすべての GPU デバイスを使用できます。"gpu=0" を設定すると、GPU 処理が無効になります。
gpuOptions の値は次のいずれかになります:
"devices":[64-bit-integer-1 <, 64-bit-integer-2, ...>]
使用する GPU デバイスのリストを指定します。
| 別名 | device |
|---|---|
| 要件 | 指定した値は重複できません。 |
"precision":"FP16" | "FP32"
"useExclusive":True | False
True に設定すると、GPU デバイスを排他的に使用することを指定します。
| デフォルト | False |
|---|
"useTensorRT":True | False
True に設定すると、高速インファレンスのために TensorRT ソフトウェア開発キットを使用できるようになります。
| デフォルト | False |
|---|
"missing":"MAX" | "MEAN" | "MIN" | "NONE"
欠損値を補完値で置き換えるポリシーを指定します。このオプションは、回帰モデルにのみ有効です。"MAX" は、欠損値を最大値に置き換えます。"MEAN" は、欠損値を平均値に置き換えます。"MIN" は、欠損値を最小値に置き換えます。"NONE" は、入力変数が欠損しているオブザベーションを無視します。
| デフォルト | MEAN |
|---|
"nThreads":integer
スレッド数を指定します。
| 別名 | nThread |
|---|---|
| 範囲 | 0–1024 |
"optimizer":{dlOptimizerOpts}
最適化アルゴリズム、最適化モード、およびシードやエポックの最大数などのその他の設定を指定します。
| 別名 | optimize |
|---|---|
| optimization |
dlOptimizerOpts の値は次のいずれかになります:
"algorithm":{"method":ADAM | LARS | LBFGS | MOMENTUM | NATGRAD | TRISH | VANILLA, method-specific-parameters}
algorithm パラメーターの指定の詳細については、共通 algorithm パラメーターを参照してください。
"bnSrcLayerWarnings":True | False
True に設定すると、バッチ正規化ソース層に特殊な種類、活性化、または includeBias 設定がある場合、警告がオンになります。
| デフォルト | True |
|---|
"compression":{compressOptions}
高速学習のためにワーカー間の通信を疎にします。
compressOptions の値は次のいずれかになります:
"localMomentum":double
圧縮が使用される場合、マスクされた勾配要素の集計の強度を決定します。
| デフォルト | 0.95 |
|---|---|
| 範囲 | 0–1 |
"sampleRatio":double
各層の勾配のサンプル数を決定します。
| デフォルト | 0.05 |
|---|---|
| 範囲 | 1E-05–0.2 |
"sparsityRatio":double
勾配の疎性のレベルを決定します。
| デフォルト | 0.75 |
|---|---|
| 範囲 | 0–1 |
"dropout":double
全結合層のニューロンの出力が学習中に 0 に設定される確率を指定します。指定された確率は、オブザベーションが処理されるたびに再計算されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 範囲 | [0–1) |
"dropoutInput":double
学習中に入力変数が 0 に設定される確率を指定します。指定された確率は、オブザベーションが処理されるたびに再計算されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 範囲 | [0–1) |
"dropoutType":"INVERTED" | "STANDARD"
使用するドロップアウトの種類を指定します。"INVERTED" は、一部のニューロンの活性化が 0 に設定され、残りの活性化がスケーリングされる逆ドロップアウトを使用します。"STANDARD" は、一部のニューロンの活性化が 0 に設定され、残りの活性化がスケーリングされない、標準のドロップアウトを使用します。
| デフォルト | STANDARD |
|---|
"fConv":double
相対関数収束基準を指定します。相対損失誤差 abs[(previous_loss - current_loss) / abs(previous_loss)] が目的関数の変更にならない場合、最適化は停止します。デフォルトでは、相対関数収束はチェックされません。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
"flushWeights":True | False
True に設定すると、重みテーブルがフラッシュされます。
| デフォルト | False |
|---|
"freezeBatchNormStats":True | False
True に設定すると、すべてのバッチ正規化層の統計量が固定されます。
| 別名 | freezeBnStats |
|---|---|
| デフォルト | False |
"freezeLayersTo":"string"
固定する層の名前を指定します。指定された層 (およびその前のすべての層) が固定されます。
"ignoreTrainingError":True | False
True に設定すると、無効または欠損している変数データを含む学習データオブザベーションを破棄し、中断せずにモデル学習を続行します。このパラメーターが False に設定されている場合、不正な入力データが見つかると、学習を停止して終了します。
| デフォルト | False |
|---|
"maxEpochs":64-bit-integer
エポックの最大数を指定します。単一マシンサーバーを使用する SGD の場合、または分散サーバーで 1 ワーカーを使用するセッションの場合、オプティマイザーがデータを 1 回通過すると 1 エポックに達します。複数のワーカーを使用するセッションの場合、すべてのワーカーが 1 回コントローラーと重みを交換すると 1 エポックに達します。syncFreq パラメーターは、各ワーカーがコントローラーと重みを交換する前にデータを通過する回数を指定します。フルバッチの L-BFGS の場合、各 L-BFGS 反復が複数のエポックを処理し、エポックの最終数がエポックの最大数のパラメーター値を超える場合があります。
| デフォルト | 1 |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
"miniBatchBufSize":64-bit-integer
ミニバッチの残りのレコードを処理する前に、メモリにバッファーするオブザベーションの数 (入力データと中間計算を含む) を指定します。このパラメーターの値は、miniBatchSize パラメーターの値よりも小さくする必要があります。注: GPU を使用する場合、miniBatchSize パラメーターの値は無視されます。
| 最小値 | 1 |
|---|
"miniBatchSize":64-bit-integer
ミニバッチのスレッドごとのオブザベーション数を指定します。このパラメーターは、重みの更新前に、勾配を計算するために各スレッドでワーカーごとに使用されるオブザベーションの数を制御します。値を大きくすると、より多くのメモリが使用されます。同期 SGD を使用する場合 (デフォルト)、合計ミニバッチサイズは (miniBatchSize * number of threads * number of workers) で計算されます。非同期 SGD を使用する場合 (elasticSyncFreq パラメーターの値を指定)、各ワーカーは独自のローカルモデルに学習させます。この場合、各ワーカーの合計ミニバッチサイズは (miniBatchSize * number of threads) で計算されます。
| デフォルト | 1 |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
"mode":{"type":"DOWNPOUR" | "ELASTIC" | "SYNCHRONOUS", type-specific-parameters}
mode パラメーターの指定の詳細については、共通 mode パラメーターを参照してください。
"regL1":double
L1 正則化項の重みを指定します。L1 正則化の重みをデフォルト (0) に設定すると、正則化が無効になります。初期の L1 重み値は小さくする必要があります (1E-3 など)。L1 正則化は L2 正則化と組み合わせることができます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
"regL2":double
L2 正則化項の重みを指定します。L2 正則化の重みをデフォルト (0) に設定すると、正則化が無効になります。L2 重みの初期値は小さくする必要があります (1E-3 など)。L1 正則化は L2 正則化と組み合わせることができます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
"seed":double
SGD の乱数ジェネレーターの乱数シード値を指定します。0 以下のシード値は、コンピューターの時計の時刻を使用して乱数ストリームを生成します。0 より大きいシード値は、再現可能な乱数シーケンスを生成します。
| デフォルト | 0 |
|---|
"snapshotFreq":64-bit-integer
学習プロセス中にニューラル重みのスナップショットを生成し、重みを重みテーブルに保存する頻度を指定します。非同期 SGD が使用される場合、アクションは重みを書き出す前にすべての重みを同期します。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
"stagnation":64-bit-integer
最適化が早期に停止される前に、改善なしで完了する反復回数を指定します。 validTable パラメーターも指定すると、検証スコアのスタグネーションがモニターされます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
"threshold":double
損失誤差または検証スコアが反復間で改善またはスタグネーションしているかどうかを判断するために使用されるしきい値を指定します。連続する反復間のスコア変化の大きさが (current_score*threshold value) の絶対値以下の場合、反復は改善されません。反復が改善されない場合、スタグネーションカウンターが増分します。それ以外の場合、スタグネーションカウンターは 0 に設定されます。
| デフォルト | 1E-08 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
"totalMiniBatchSize":{totalminibatchsizelist}
ミニバッチのオブザベーションの数を指定します。このパラメーターを使用して、重みを更新する前にアクションが勾配を計算するために使用するオブザベーションの数を制御できます。値を大きくすると、より多くのメモリが使用されます。指定したサイズをスレッド数 (非同期 SGD を使用する場合)、またはスレッド数 * ワーカー数 (同期 SGD を使用する場合) で均等に分割できない場合は、round パラメーターが TRUE に指定されていない限り、アクションはエラーで終了します。TRUE に指定していた場合、合計ミニバッチサイズは切り上げられ、均等に分割されます。
totalminibatchsizelist の値は次のいずれかになります:
"notify":True | False
| デフォルト | True |
|---|
"round":True | False
| デフォルト | False |
|---|
"size":64-bit-integer
| 別名 | n |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
"recordSeed":double
ワーカー内のランダムなレコード選択の乱数シードを指定します。デフォルト値 0 は、ランダムなレコード選択を無効にします。レコードは、メモリに書き込まれた順序で読み取られます。負のシード値は、コンピュータークロックに基づいて乱数ストリームを生成します。再現可能な乱数シーケンスを生成するには、正の整数値を指定します。
| デフォルト | 0 |
|---|
"repeatWeightTable":True | False
True に設定すると、重みを保存するときに各ワーカーノードで重みテーブル全体をレプリケートします。
| デフォルト | False |
|---|
"seed":double
SGD の乱数ジェネレーターの乱数シード値を指定します。0 以下のシード値は、コンピューターの時計の時刻を使用して乱数ストリームを生成します。0 より大きいシード値は、再現可能な乱数シーケンスを生成します。
| デフォルト | 0 |
|---|
"targetMissing":"MAX" | "MEAN" | "MIN" | "NONE"
欠損しているターゲット値を補完値で置き換えるポリシーを指定します。このパラメーターは、回帰モデルに対してのみ有効です。"MEAN" は、欠損値を平均値に置き換えます。"MIN" は、欠損値を最小値に置き換えます。"NONE" は、ターゲット変数が欠損しているオブザベーションを無視します。
| デフォルト | MEAN |
|---|
* "outcome":"variable-name"
結果変数を指定します。
psmodel={psmodel}
傾向スコアモデルのパラメーターを指定します。
| 長い形式 | psmodel={"treatment":"variable-name"} |
|---|---|
| 短い形式 | psmodel="variable-name" |
psmodel の値は次のいずれかになります:
"covariates":[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]
傾向スコアモデルの共変量を指定します。
covariates パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。
"dnn":{dnn}
傾向スコアモデルのディープニューラルネットワーク (DNN) のパラメーターを指定します。
dnn の値は次のいずれかになります:
"nodes":[64-bit-integer-1 <, 64-bit-integer-2, ...>]
正の数のリストを指定します。リストの長さ n は層の数です。リスト内のアイテム i は、DNN における層 i のノード数 (i=1,...,n) です。
"train":{dnnTrainOpts}
DNN の学習に使用できるオプションを指定します。
dnnTrainOpts の値は次のいずれかになります:
"attributes":[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]
入力変数に適用する出力形式などの一時属性を指定します。
attributes パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。
| 別名 | attribute |
|---|---|
| attrs | |
| attr | |
| varAttrs |
"bestWeights":{casouttable}
損失誤差が最小の重みを CAS テーブルに保存します。
bestWeights パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 2) パラメーターを参照してください。
"forceEqualPadding":True | False
True に設定すると、すべての畳み込み層の左右成分と上下成分の等しいパディングを強制します。等しいパディングの場合、左のパディングは右のパディングと等しくなり、上部のパディングは下部のパディングと等しくなります。
| デフォルト | False |
|---|
"gpu":{gpuOptions}
指定すると、モデルは GPU ハードウェアを使用して計算を実行します。GPU 処理を使用する最も簡単な方法は、"gpu=1" を指定することです。この設定では、残りの GPU パラメーターにデフォルト値が使用されます。"gpu=1" を設定すると、利用可能なすべての GPU デバイスを使用できます。"gpu=0" を設定すると、GPU 処理が無効になります。
gpuOptions の値は次のいずれかになります:
"devices":[64-bit-integer-1 <, 64-bit-integer-2, ...>]
使用する GPU デバイスのリストを指定します。
| 別名 | device |
|---|---|
| 要件 | 指定した値は重複できません。 |
"precision":"FP16" | "FP32"
"useExclusive":True | False
True に設定すると、GPU デバイスを排他的に使用することを指定します。
| デフォルト | False |
|---|
"useTensorRT":True | False
True に設定すると、高速インファレンスのために TensorRT ソフトウェア開発キットを使用できるようになります。
| デフォルト | False |
|---|
"missing":"MAX" | "MEAN" | "MIN" | "NONE"
欠損値を補完値で置き換えるポリシーを指定します。このオプションは、回帰モデルにのみ有効です。"MAX" は、欠損値を最大値に置き換えます。"MEAN" は、欠損値を平均値に置き換えます。"MIN" は、欠損値を最小値に置き換えます。"NONE" は、入力変数が欠損しているオブザベーションを無視します。
| デフォルト | MEAN |
|---|
"nThreads":integer
スレッド数を指定します。
| 別名 | nThread |
|---|---|
| 範囲 | 0–1024 |
"optimizer":{dlOptimizerOpts}
最適化アルゴリズム、最適化モード、およびシードやエポックの最大数などのその他の設定を指定します。
| 別名 | optimize |
|---|---|
| optimization |
dlOptimizerOpts の値は次のいずれかになります:
"algorithm":{"method":ADAM | LARS | LBFGS | MOMENTUM | NATGRAD | TRISH | VANILLA, method-specific-parameters}
algorithm パラメーターの指定の詳細については、共通 algorithm パラメーターを参照してください。
"bnSrcLayerWarnings":True | False
True に設定すると、バッチ正規化ソース層に特殊な種類、活性化、または includeBias 設定がある場合、警告がオンになります。
| デフォルト | True |
|---|
"compression":{compressOptions}
高速学習のためにワーカー間の通信を疎にします。
compressOptions の値は次のいずれかになります:
"localMomentum":double
圧縮が使用される場合、マスクされた勾配要素の集計の強度を決定します。
| デフォルト | 0.95 |
|---|---|
| 範囲 | 0–1 |
"sampleRatio":double
各層の勾配のサンプル数を決定します。
| デフォルト | 0.05 |
|---|---|
| 範囲 | 1E-05–0.2 |
"sparsityRatio":double
勾配の疎性のレベルを決定します。
| デフォルト | 0.75 |
|---|---|
| 範囲 | 0–1 |
"dropout":double
全結合層のニューロンの出力が学習中に 0 に設定される確率を指定します。指定された確率は、オブザベーションが処理されるたびに再計算されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 範囲 | [0–1) |
"dropoutInput":double
学習中に入力変数が 0 に設定される確率を指定します。指定された確率は、オブザベーションが処理されるたびに再計算されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 範囲 | [0–1) |
"dropoutType":"INVERTED" | "STANDARD"
使用するドロップアウトの種類を指定します。"INVERTED" は、一部のニューロンの活性化が 0 に設定され、残りの活性化がスケーリングされる逆ドロップアウトを使用します。"STANDARD" は、一部のニューロンの活性化が 0 に設定され、残りの活性化がスケーリングされない、標準のドロップアウトを使用します。
| デフォルト | STANDARD |
|---|
"fConv":double
相対関数収束基準を指定します。相対損失誤差 abs[(previous_loss - current_loss) / abs(previous_loss)] が目的関数の変更にならない場合、最適化は停止します。デフォルトでは、相対関数収束はチェックされません。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
"flushWeights":True | False
True に設定すると、重みテーブルがフラッシュされます。
| デフォルト | False |
|---|
"freezeBatchNormStats":True | False
True に設定すると、すべてのバッチ正規化層の統計量が固定されます。
| 別名 | freezeBnStats |
|---|---|
| デフォルト | False |
"freezeLayersTo":"string"
固定する層の名前を指定します。指定された層 (およびその前のすべての層) が固定されます。
"ignoreTrainingError":True | False
True に設定すると、無効または欠損している変数データを含む学習データオブザベーションを破棄し、中断せずにモデル学習を続行します。このパラメーターが False に設定されている場合、不正な入力データが見つかると、学習を停止して終了します。
| デフォルト | False |
|---|
"maxEpochs":64-bit-integer
エポックの最大数を指定します。単一マシンサーバーを使用する SGD の場合、または分散サーバーで 1 ワーカーを使用するセッションの場合、オプティマイザーがデータを 1 回通過すると 1 エポックに達します。複数のワーカーを使用するセッションの場合、すべてのワーカーが 1 回コントローラーと重みを交換すると 1 エポックに達します。syncFreq パラメーターは、各ワーカーがコントローラーと重みを交換する前にデータを通過する回数を指定します。フルバッチの L-BFGS の場合、各 L-BFGS 反復が複数のエポックを処理し、エポックの最終数がエポックの最大数のパラメーター値を超える場合があります。
| デフォルト | 1 |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
"miniBatchBufSize":64-bit-integer
ミニバッチの残りのレコードを処理する前に、メモリにバッファーするオブザベーションの数 (入力データと中間計算を含む) を指定します。このパラメーターの値は、miniBatchSize パラメーターの値よりも小さくする必要があります。注: GPU を使用する場合、miniBatchSize パラメーターの値は無視されます。
| 最小値 | 1 |
|---|
"miniBatchSize":64-bit-integer
ミニバッチのスレッドごとのオブザベーション数を指定します。このパラメーターは、重みの更新前に、勾配を計算するために各スレッドでワーカーごとに使用されるオブザベーションの数を制御します。値を大きくすると、より多くのメモリが使用されます。同期 SGD を使用する場合 (デフォルト)、合計ミニバッチサイズは (miniBatchSize * number of threads * number of workers) で計算されます。非同期 SGD を使用する場合 (elasticSyncFreq パラメーターの値を指定)、各ワーカーは独自のローカルモデルに学習させます。この場合、各ワーカーの合計ミニバッチサイズは (miniBatchSize * number of threads) で計算されます。
| デフォルト | 1 |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
"mode":{"type":"DOWNPOUR" | "ELASTIC" | "SYNCHRONOUS", type-specific-parameters}
mode パラメーターの指定の詳細については、共通 mode パラメーターを参照してください。
"regL1":double
L1 正則化項の重みを指定します。L1 正則化の重みをデフォルト (0) に設定すると、正則化が無効になります。初期の L1 重み値は小さくする必要があります (1E-3 など)。L1 正則化は L2 正則化と組み合わせることができます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
"regL2":double
L2 正則化項の重みを指定します。L2 正則化の重みをデフォルト (0) に設定すると、正則化が無効になります。L2 重みの初期値は小さくする必要があります (1E-3 など)。L1 正則化は L2 正則化と組み合わせることができます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
"seed":double
SGD の乱数ジェネレーターの乱数シード値を指定します。0 以下のシード値は、コンピューターの時計の時刻を使用して乱数ストリームを生成します。0 より大きいシード値は、再現可能な乱数シーケンスを生成します。
| デフォルト | 0 |
|---|
"snapshotFreq":64-bit-integer
学習プロセス中にニューラル重みのスナップショットを生成し、重みを重みテーブルに保存する頻度を指定します。非同期 SGD が使用される場合、アクションは重みを書き出す前にすべての重みを同期します。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
"stagnation":64-bit-integer
最適化が早期に停止される前に、改善なしで完了する反復回数を指定します。 validTable パラメーターも指定すると、検証スコアのスタグネーションがモニターされます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
"threshold":double
損失誤差または検証スコアが反復間で改善またはスタグネーションしているかどうかを判断するために使用されるしきい値を指定します。連続する反復間のスコア変化の大きさが (current_score*threshold value) の絶対値以下の場合、反復は改善されません。反復が改善されない場合、スタグネーションカウンターが増分します。それ以外の場合、スタグネーションカウンターは 0 に設定されます。
| デフォルト | 1E-08 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
"totalMiniBatchSize":{totalminibatchsizelist}
ミニバッチのオブザベーションの数を指定します。このパラメーターを使用して、重みを更新する前にアクションが勾配を計算するために使用するオブザベーションの数を制御できます。値を大きくすると、より多くのメモリが使用されます。指定したサイズをスレッド数 (非同期 SGD を使用する場合)、またはスレッド数 * ワーカー数 (同期 SGD を使用する場合) で均等に分割できない場合は、round パラメーターが TRUE に指定されていない限り、アクションはエラーで終了します。TRUE に指定していた場合、合計ミニバッチサイズは切り上げられ、均等に分割されます。
totalminibatchsizelist の値は次のいずれかになります:
"notify":True | False
| デフォルト | True |
|---|
"round":True | False
| デフォルト | False |
|---|
"size":64-bit-integer
| 別名 | n |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
"recordSeed":double
ワーカー内のランダムなレコード選択の乱数シードを指定します。デフォルト値 0 は、ランダムなレコード選択を無効にします。レコードは、メモリに書き込まれた順序で読み取られます。負のシード値は、コンピュータークロックに基づいて乱数ストリームを生成します。再現可能な乱数シーケンスを生成するには、正の整数値を指定します。
| デフォルト | 0 |
|---|
"repeatWeightTable":True | False
True に設定すると、重みを保存するときに各ワーカーノードで重みテーブル全体をレプリケートします。
| デフォルト | False |
|---|
"seed":double
SGD の乱数ジェネレーターの乱数シード値を指定します。0 以下のシード値は、コンピューターの時計の時刻を使用して乱数ストリームを生成します。0 より大きいシード値は、再現可能な乱数シーケンスを生成します。
| デフォルト | 0 |
|---|
"targetMissing":"MAX" | "MEAN" | "MIN" | "NONE"
欠損しているターゲット値を補完値で置き換えるポリシーを指定します。このパラメーターは、回帰モデルに対してのみ有効です。"MEAN" は、欠損値を平均値に置き換えます。"MIN" は、欠損値を最小値に置き換えます。"NONE" は、ターゲット変数が欠損しているオブザベーションを無視します。
| デフォルト | MEAN |
|---|
* "treatment":"variable-name"
処置変数を指定します。
| 別名 | policy |
|---|
score={score}
スコアリングデータに関連するパラメーターを指定します。
score の値は次のいずれかになります:
"inA":{castable}
アルファ(.)モデル情報の入力データテーブルを指定します。
| 別名 | inAlpha |
|---|
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 |
|---|---|
| dataSource |
"groupBy":[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]
結果のグループ化に使用する変数の名前を指定します。
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。
"groupByMode":"NOSORT" | "REDISTRIBUTE"
"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。
"onDemand":True | False
このパラメーターは非推奨です。
| デフォルト | True |
|---|
"orderBy":[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]
パーティション内でオブザベーションの並べ替えに使用する変数を指定します。このパラメーターは、パーティション化されたテーブルに適用されるか、groupByMode パラメーターの値が REDISTRIBUTE に設定されている場合に、groupBy パラメーターで指定された変数と組み合わせることができます。
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。
"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 |
|---|---|
| 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。
"inB":{castable}
ベータ(.)モデル情報の入力データテーブルを指定します。
| 別名 | inBeta |
|---|
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 |
|---|---|
| dataSource |
"groupBy":[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]
結果のグループ化に使用する変数の名前を指定します。
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。
"groupByMode":"NOSORT" | "REDISTRIBUTE"
"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。
"onDemand":True | False
このパラメーターは非推奨です。
| デフォルト | True |
|---|
"orderBy":[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]
パーティション内でオブザベーションの並べ替えに使用する変数を指定します。このパラメーターは、パーティション化されたテーブルに適用されるか、groupByMode パラメーターの値が REDISTRIBUTE に設定されている場合に、groupBy パラメーターで指定された変数と組み合わせることができます。
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。
"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 |
|---|---|
| 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。
"inO":{castable}
結果モデル情報の入力データテーブルを指定します。
| 別名 | inOutcome |
|---|
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 |
|---|---|
| dataSource |
"groupBy":[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]
結果のグループ化に使用する変数の名前を指定します。
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。
"groupByMode":"NOSORT" | "REDISTRIBUTE"
"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。
"onDemand":True | False
このパラメーターは非推奨です。
| デフォルト | True |
|---|
"orderBy":[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]
パーティション内でオブザベーションの並べ替えに使用する変数を指定します。このパラメーターは、パーティション化されたテーブルに適用されるか、groupByMode パラメーターの値が REDISTRIBUTE に設定されている場合に、groupBy パラメーターで指定された変数と組み合わせることができます。
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。
"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 |
|---|---|
| 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。
"inPs":{castable}
傾向スコアまたは処置モデル情報の入力データテーブルを指定します。
| 別名 | inPropensityScore |
|---|---|
| inT | |
| inTreatment |
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 |
|---|---|
| dataSource |
"groupBy":[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]
結果のグループ化に使用する変数の名前を指定します。
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。
"groupByMode":"NOSORT" | "REDISTRIBUTE"
"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。
"onDemand":True | False
このパラメーターは非推奨です。
| デフォルト | True |
|---|
"orderBy":[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]
パーティション内でオブザベーションの並べ替えに使用する変数を指定します。このパラメーターは、パーティション化されたテーブルに適用されるか、groupByMode パラメーターの値が REDISTRIBUTE に設定されている場合に、groupBy パラメーターで指定された変数と組み合わせることができます。
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。
"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 |
|---|---|
| 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。
"outA":{casouttable}
アルファ(.)モデル情報を出力データテーブルに書き込みます。
| 別名 | outAlpha |
|---|
casouttable の値は次のいずれかになります:
"caslib":"string"
出力テーブルの caslib の名前を指定します。
"lifetime":64-bit-integer
最後にアクセスした後にテーブルをメモリに保持する秒数を指定します。指定した秒数にアクセスできない場合、テーブルは削除されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
"memoryFormat":"DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"
"name":"table-name"
出力テーブルの名前を指定します。
"replace":True | False
True に設定すると、同じ名前の既存のテーブルは上書きされます。
| デフォルト | False |
|---|
"outB":{casouttable}
ベータ(.)モデル情報を出力データテーブルに書き込みます。
| 別名 | outBeta |
|---|
casouttable の値は次のいずれかになります:
"caslib":"string"
出力テーブルの caslib の名前を指定します。
"lifetime":64-bit-integer
最後にアクセスした後にテーブルをメモリに保持する秒数を指定します。指定した秒数にアクセスできない場合、テーブルは削除されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
"memoryFormat":"DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"
"name":"table-name"
出力テーブルの名前を指定します。
"replace":True | False
True に設定すると、同じ名前の既存のテーブルは上書きされます。
| デフォルト | False |
|---|
"outO":{casouttable}
結果モデル情報を出力データテーブルに書き込みます。
| 別名 | outOutcome |
|---|
casouttable の値は次のいずれかになります:
"caslib":"string"
出力テーブルの caslib の名前を指定します。
"lifetime":64-bit-integer
最後にアクセスした後にテーブルをメモリに保持する秒数を指定します。指定した秒数にアクセスできない場合、テーブルは削除されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
"memoryFormat":"DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"
"name":"table-name"
出力テーブルの名前を指定します。
"replace":True | False
True に設定すると、同じ名前の既存のテーブルは上書きされます。
| デフォルト | False |
|---|
"outPs":{casouttable}
傾向スコアまたは処置モデル情報を出力データテーブルに書き込みます。
| 別名 | outPropensityScore |
|---|---|
| outT | |
| outTreatment |
casouttable の値は次のいずれかになります:
"caslib":"string"
出力テーブルの caslib の名前を指定します。
"lifetime":64-bit-integer
最後にアクセスした後にテーブルをメモリに保持する秒数を指定します。指定した秒数にアクセスできない場合、テーブルは削除されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
"memoryFormat":"DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"
"name":"table-name"
出力テーブルの名前を指定します。
"replace":True | False
True に設定すると、同じ名前の既存のテーブルは上書きされます。
| デフォルト | False |
|---|
* table={castable}
deepcausal アクション
深層学習による因果推論のアクションを提供します。
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。
|
パラメーター |
サブパラメーター |
説明 |
|---|---|---|
|
inPs, inO, inA, inB |
スコアリングデータに関連するパラメーターを指定します。 | |
|
required parametertable |
— |
入力データテーブルを指定します。 |
|
パラメーター |
サブパラメーター |
説明 |
|---|---|---|
|
train (ネストされたパラメーター bestWeights) |
ディープニューラルネットワーク (DNN) のパラメーターを指定します。 | |
|
out, outDetails |
推論のパラメーターを指定します。 | |
|
dnn (ネストされたパラメーター bestWeights) |
結果モデルのパラメーターを指定します。 | |
|
dnn (ネストされたパラメーター bestWeights) |
傾向スコアモデルのパラメーターを指定します。 | |
|
outPs, outO, outA, outB |
スコアリングデータに関連するパラメーターを指定します。 |
パラメーターの説明
dnn=list(dnn)
ディープニューラルネットワーク (DNN) のパラメーターを指定します。
dnn の値は次のいずれかになります:
nodes=list(64-bit-integer-1 <, 64-bit-integer-2, ...>)
正の数のリストを指定します。リストの長さ n は層の数です。リスト内のアイテム i は、DNN における層 i のノード数 (i=1,...,n) です。
train=list(dnnTrainOpts)
DNN の学習に使用できるオプションを指定します。
dnnTrainOpts の値は次のいずれかになります:
attributes=list( list(casinvardesc-1) <, list(casinvardesc-2), ...>)
入力変数に適用する出力形式などの一時属性を指定します。
attributes パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。
| 別名 | attribute |
|---|---|
| attrs | |
| attr | |
| varAttrs |
bestWeights=list(casouttable)
損失誤差が最小の重みを CAS テーブルに保存します。
bestWeights パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 2) パラメーターを参照してください。
forceEqualPadding=TRUE | FALSE
True に設定すると、すべての畳み込み層の左右成分と上下成分の等しいパディングを強制します。等しいパディングの場合、左のパディングは右のパディングと等しくなり、上部のパディングは下部のパディングと等しくなります。
| デフォルト | FALSE |
|---|
gpu=list(gpuOptions)
指定すると、モデルは GPU ハードウェアを使用して計算を実行します。GPU 処理を使用する最も簡単な方法は、"gpu=1" を指定することです。この設定では、残りの GPU パラメーターにデフォルト値が使用されます。"gpu=1" を設定すると、利用可能なすべての GPU デバイスを使用できます。"gpu=0" を設定すると、GPU 処理が無効になります。
gpuOptions の値は次のいずれかになります:
devices=list(64-bit-integer-1 <, 64-bit-integer-2, ...>)
使用する GPU デバイスのリストを指定します。
| 別名 | device |
|---|---|
| 要件 | 指定した値は重複できません。 |
precision="FP16" | "FP32"
useExclusive=TRUE | FALSE
True に設定すると、GPU デバイスを排他的に使用することを指定します。
| デフォルト | FALSE |
|---|
useTensorRT=TRUE | FALSE
True に設定すると、高速インファレンスのために TensorRT ソフトウェア開発キットを使用できるようになります。
| デフォルト | FALSE |
|---|
missing="MAX" | "MEAN" | "MIN" | "NONE"
欠損値を補完値で置き換えるポリシーを指定します。このオプションは、回帰モデルにのみ有効です。"MAX" は、欠損値を最大値に置き換えます。"MEAN" は、欠損値を平均値に置き換えます。"MIN" は、欠損値を最小値に置き換えます。"NONE" は、入力変数が欠損しているオブザベーションを無視します。
| デフォルト | MEAN |
|---|
nThreads=integer
スレッド数を指定します。
| 別名 | nThread |
|---|---|
| 範囲 | 0–1024 |
optimizer=list(dlOptimizerOpts)
最適化アルゴリズム、最適化モード、およびシードやエポックの最大数などのその他の設定を指定します。
| 別名 | optimize |
|---|---|
| optimization |
dlOptimizerOpts の値は次のいずれかになります:
algorithm=list(method=ADAM | LARS | LBFGS | MOMENTUM | NATGRAD | TRISH | VANILLA, method-specific-parameters)
algorithm パラメーターの指定の詳細については、共通 algorithm パラメーターを参照してください。
bnSrcLayerWarnings=TRUE | FALSE
True に設定すると、バッチ正規化ソース層に特殊な種類、活性化、または includeBias 設定がある場合、警告がオンになります。
| デフォルト | TRUE |
|---|
compression=list(compressOptions)
高速学習のためにワーカー間の通信を疎にします。
compressOptions の値は次のいずれかになります:
localMomentum=double
圧縮が使用される場合、マスクされた勾配要素の集計の強度を決定します。
| デフォルト | 0.95 |
|---|---|
| 範囲 | 0–1 |
sampleRatio=double
各層の勾配のサンプル数を決定します。
| デフォルト | 0.05 |
|---|---|
| 範囲 | 1E-05–0.2 |
sparsityRatio=double
勾配の疎性のレベルを決定します。
| デフォルト | 0.75 |
|---|---|
| 範囲 | 0–1 |
dropout=double
全結合層のニューロンの出力が学習中に 0 に設定される確率を指定します。指定された確率は、オブザベーションが処理されるたびに再計算されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 範囲 | [0–1) |
dropoutInput=double
学習中に入力変数が 0 に設定される確率を指定します。指定された確率は、オブザベーションが処理されるたびに再計算されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 範囲 | [0–1) |
dropoutType="INVERTED" | "STANDARD"
使用するドロップアウトの種類を指定します。"INVERTED" は、一部のニューロンの活性化が 0 に設定され、残りの活性化がスケーリングされる逆ドロップアウトを使用します。"STANDARD" は、一部のニューロンの活性化が 0 に設定され、残りの活性化がスケーリングされない、標準のドロップアウトを使用します。
| デフォルト | STANDARD |
|---|
fConv=double
相対関数収束基準を指定します。相対損失誤差 abs[(previous_loss - current_loss) / abs(previous_loss)] が目的関数の変更にならない場合、最適化は停止します。デフォルトでは、相対関数収束はチェックされません。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
flushWeights=TRUE | FALSE
True に設定すると、重みテーブルがフラッシュされます。
| デフォルト | FALSE |
|---|
freezeBatchNormStats=TRUE | FALSE
True に設定すると、すべてのバッチ正規化層の統計量が固定されます。
| 別名 | freezeBnStats |
|---|---|
| デフォルト | FALSE |
freezeLayersTo="string"
固定する層の名前を指定します。指定された層 (およびその前のすべての層) が固定されます。
ignoreTrainingError=TRUE | FALSE
True に設定すると、無効または欠損している変数データを含む学習データオブザベーションを破棄し、中断せずにモデル学習を続行します。このパラメーターが False に設定されている場合、不正な入力データが見つかると、学習を停止して終了します。
| デフォルト | FALSE |
|---|
maxEpochs=64-bit-integer
エポックの最大数を指定します。単一マシンサーバーを使用する SGD の場合、または分散サーバーで 1 ワーカーを使用するセッションの場合、オプティマイザーがデータを 1 回通過すると 1 エポックに達します。複数のワーカーを使用するセッションの場合、すべてのワーカーが 1 回コントローラーと重みを交換すると 1 エポックに達します。syncFreq パラメーターは、各ワーカーがコントローラーと重みを交換する前にデータを通過する回数を指定します。フルバッチの L-BFGS の場合、各 L-BFGS 反復が複数のエポックを処理し、エポックの最終数がエポックの最大数のパラメーター値を超える場合があります。
| デフォルト | 1 |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
miniBatchBufSize=64-bit-integer
ミニバッチの残りのレコードを処理する前に、メモリにバッファーするオブザベーションの数 (入力データと中間計算を含む) を指定します。このパラメーターの値は、miniBatchSize パラメーターの値よりも小さくする必要があります。注: GPU を使用する場合、miniBatchSize パラメーターの値は無視されます。
| 最小値 | 1 |
|---|
miniBatchSize=64-bit-integer
ミニバッチのスレッドごとのオブザベーション数を指定します。このパラメーターは、重みの更新前に、勾配を計算するために各スレッドでワーカーごとに使用されるオブザベーションの数を制御します。値を大きくすると、より多くのメモリが使用されます。同期 SGD を使用する場合 (デフォルト)、合計ミニバッチサイズは (miniBatchSize * number of threads * number of workers) で計算されます。非同期 SGD を使用する場合 (elasticSyncFreq パラメーターの値を指定)、各ワーカーは独自のローカルモデルに学習させます。この場合、各ワーカーの合計ミニバッチサイズは (miniBatchSize * number of threads) で計算されます。
| デフォルト | 1 |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
mode=list(type="DOWNPOUR" | "ELASTIC" | "SYNCHRONOUS", type-specific-parameters)
mode パラメーターの指定の詳細については、共通 mode パラメーターを参照してください。
regL1=double
L1 正則化項の重みを指定します。L1 正則化の重みをデフォルト (0) に設定すると、正則化が無効になります。初期の L1 重み値は小さくする必要があります (1E-3 など)。L1 正則化は L2 正則化と組み合わせることができます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
regL2=double
L2 正則化項の重みを指定します。L2 正則化の重みをデフォルト (0) に設定すると、正則化が無効になります。L2 重みの初期値は小さくする必要があります (1E-3 など)。L1 正則化は L2 正則化と組み合わせることができます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
seed=double
SGD の乱数ジェネレーターの乱数シード値を指定します。0 以下のシード値は、コンピューターの時計の時刻を使用して乱数ストリームを生成します。0 より大きいシード値は、再現可能な乱数シーケンスを生成します。
| デフォルト | 0 |
|---|
snapshotFreq=64-bit-integer
学習プロセス中にニューラル重みのスナップショットを生成し、重みを重みテーブルに保存する頻度を指定します。非同期 SGD が使用される場合、アクションは重みを書き出す前にすべての重みを同期します。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
stagnation=64-bit-integer
最適化が早期に停止される前に、改善なしで完了する反復回数を指定します。 validTable パラメーターも指定すると、検証スコアのスタグネーションがモニターされます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
threshold=double
損失誤差または検証スコアが反復間で改善またはスタグネーションしているかどうかを判断するために使用されるしきい値を指定します。連続する反復間のスコア変化の大きさが (current_score*threshold value) の絶対値以下の場合、反復は改善されません。反復が改善されない場合、スタグネーションカウンターが増分します。それ以外の場合、スタグネーションカウンターは 0 に設定されます。
| デフォルト | 1E-08 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
totalMiniBatchSize=list(totalminibatchsizelist)
ミニバッチのオブザベーションの数を指定します。このパラメーターを使用して、重みを更新する前にアクションが勾配を計算するために使用するオブザベーションの数を制御できます。値を大きくすると、より多くのメモリが使用されます。指定したサイズをスレッド数 (非同期 SGD を使用する場合)、またはスレッド数 * ワーカー数 (同期 SGD を使用する場合) で均等に分割できない場合は、round パラメーターが TRUE に指定されていない限り、アクションはエラーで終了します。TRUE に指定していた場合、合計ミニバッチサイズは切り上げられ、均等に分割されます。
totalminibatchsizelist の値は次のいずれかになります:
notify=TRUE | FALSE
| デフォルト | TRUE |
|---|
round=TRUE | FALSE
| デフォルト | FALSE |
|---|
size=64-bit-integer
| 別名 | n |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
recordSeed=double
ワーカー内のランダムなレコード選択の乱数シードを指定します。デフォルト値 0 は、ランダムなレコード選択を無効にします。レコードは、メモリに書き込まれた順序で読み取られます。負のシード値は、コンピュータークロックに基づいて乱数ストリームを生成します。再現可能な乱数シーケンスを生成するには、正の整数値を指定します。
| デフォルト | 0 |
|---|
repeatWeightTable=TRUE | FALSE
True に設定すると、重みを保存するときに各ワーカーノードで重みテーブル全体をレプリケートします。
| デフォルト | FALSE |
|---|
seed=double
SGD の乱数ジェネレーターの乱数シード値を指定します。0 以下のシード値は、コンピューターの時計の時刻を使用して乱数ストリームを生成します。0 より大きいシード値は、再現可能な乱数シーケンスを生成します。
| デフォルト | 0 |
|---|
targetMissing="MAX" | "MEAN" | "MIN" | "NONE"
欠損しているターゲット値を補完値で置き換えるポリシーを指定します。このパラメーターは、回帰モデルに対してのみ有効です。"MEAN" は、欠損値を平均値に置き換えます。"MIN" は、欠損値を最小値に置き換えます。"NONE" は、ターゲット変数が欠損しているオブザベーションを無視します。
| デフォルト | MEAN |
|---|
* id="variable-name"
入力データテーブルの各行に一意の値を持つ ID 変数を指定します。
infer=list(infer)
推論のパラメーターを指定します。
infer の値は次のいずれかになります:
out=list(casouttable)
対象のパラメーターの推定、ポリシー評価、ポリシー比較のための出力テーブルを指定します。
out パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 2) パラメーターを参照してください。
| 別名 | outEst |
|---|
outDetails=list(casouttable)
アルファ(.)、ベータ(.)、残差、影響関数、各ユニットの学習済みポリシーなど、推定の詳細のための出力テーブルを指定します。
outDetails パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 2) パラメーターを参照してください。
policy=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>)
評価するポリシー変数のリストを指定します。
policyComparison=list(policyComparison)
ポリシー比較のパラメーターを指定します。
policyComparison の値は次のいずれかになります:
* base=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>)
ポリシー変数のリストを指定します。各変数は、ポリシー比較の基準ポリシーとして使用されます。
* compare=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>)
ポリシー変数のリストを指定します。各変数は、基準パラメーターで指定した各基準ポリシーと比較されます。
model=list(model)
結果モデルのパラメーターを指定します。
| 長い形式 | model=list(outcome="variable-name") |
|---|---|
| 短い形式 | model="variable-name" |
model の値は次のいずれかになります:
covariates=list( list(casinvardesc-1) <, list(casinvardesc-2), ...>)
結果モデルの共変量を指定します。
covariates パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。
dnn=list(dnn)
結果モデルのディープニューラルネットワーク (DNN) のパラメーターを指定します。
dnn の値は次のいずれかになります:
nodes=list(64-bit-integer-1 <, 64-bit-integer-2, ...>)
正の数のリストを指定します。リストの長さ n は層の数です。リスト内のアイテム i は、DNN における層 i のノード数 (i=1,...,n) です。
train=list(dnnTrainOpts)
DNN の学習に使用できるオプションを指定します。
dnnTrainOpts の値は次のいずれかになります:
attributes=list( list(casinvardesc-1) <, list(casinvardesc-2), ...>)
入力変数に適用する出力形式などの一時属性を指定します。
attributes パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。
| 別名 | attribute |
|---|---|
| attrs | |
| attr | |
| varAttrs |
bestWeights=list(casouttable)
損失誤差が最小の重みを CAS テーブルに保存します。
bestWeights パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 2) パラメーターを参照してください。
forceEqualPadding=TRUE | FALSE
True に設定すると、すべての畳み込み層の左右成分と上下成分の等しいパディングを強制します。等しいパディングの場合、左のパディングは右のパディングと等しくなり、上部のパディングは下部のパディングと等しくなります。
| デフォルト | FALSE |
|---|
gpu=list(gpuOptions)
指定すると、モデルは GPU ハードウェアを使用して計算を実行します。GPU 処理を使用する最も簡単な方法は、"gpu=1" を指定することです。この設定では、残りの GPU パラメーターにデフォルト値が使用されます。"gpu=1" を設定すると、利用可能なすべての GPU デバイスを使用できます。"gpu=0" を設定すると、GPU 処理が無効になります。
gpuOptions の値は次のいずれかになります:
devices=list(64-bit-integer-1 <, 64-bit-integer-2, ...>)
使用する GPU デバイスのリストを指定します。
| 別名 | device |
|---|---|
| 要件 | 指定した値は重複できません。 |
precision="FP16" | "FP32"
useExclusive=TRUE | FALSE
True に設定すると、GPU デバイスを排他的に使用することを指定します。
| デフォルト | FALSE |
|---|
useTensorRT=TRUE | FALSE
True に設定すると、高速インファレンスのために TensorRT ソフトウェア開発キットを使用できるようになります。
| デフォルト | FALSE |
|---|
missing="MAX" | "MEAN" | "MIN" | "NONE"
欠損値を補完値で置き換えるポリシーを指定します。このオプションは、回帰モデルにのみ有効です。"MAX" は、欠損値を最大値に置き換えます。"MEAN" は、欠損値を平均値に置き換えます。"MIN" は、欠損値を最小値に置き換えます。"NONE" は、入力変数が欠損しているオブザベーションを無視します。
| デフォルト | MEAN |
|---|
nThreads=integer
スレッド数を指定します。
| 別名 | nThread |
|---|---|
| 範囲 | 0–1024 |
optimizer=list(dlOptimizerOpts)
最適化アルゴリズム、最適化モード、およびシードやエポックの最大数などのその他の設定を指定します。
| 別名 | optimize |
|---|---|
| optimization |
dlOptimizerOpts の値は次のいずれかになります:
algorithm=list(method=ADAM | LARS | LBFGS | MOMENTUM | NATGRAD | TRISH | VANILLA, method-specific-parameters)
algorithm パラメーターの指定の詳細については、共通 algorithm パラメーターを参照してください。
bnSrcLayerWarnings=TRUE | FALSE
True に設定すると、バッチ正規化ソース層に特殊な種類、活性化、または includeBias 設定がある場合、警告がオンになります。
| デフォルト | TRUE |
|---|
compression=list(compressOptions)
高速学習のためにワーカー間の通信を疎にします。
compressOptions の値は次のいずれかになります:
localMomentum=double
圧縮が使用される場合、マスクされた勾配要素の集計の強度を決定します。
| デフォルト | 0.95 |
|---|---|
| 範囲 | 0–1 |
sampleRatio=double
各層の勾配のサンプル数を決定します。
| デフォルト | 0.05 |
|---|---|
| 範囲 | 1E-05–0.2 |
sparsityRatio=double
勾配の疎性のレベルを決定します。
| デフォルト | 0.75 |
|---|---|
| 範囲 | 0–1 |
dropout=double
全結合層のニューロンの出力が学習中に 0 に設定される確率を指定します。指定された確率は、オブザベーションが処理されるたびに再計算されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 範囲 | [0–1) |
dropoutInput=double
学習中に入力変数が 0 に設定される確率を指定します。指定された確率は、オブザベーションが処理されるたびに再計算されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 範囲 | [0–1) |
dropoutType="INVERTED" | "STANDARD"
使用するドロップアウトの種類を指定します。"INVERTED" は、一部のニューロンの活性化が 0 に設定され、残りの活性化がスケーリングされる逆ドロップアウトを使用します。"STANDARD" は、一部のニューロンの活性化が 0 に設定され、残りの活性化がスケーリングされない、標準のドロップアウトを使用します。
| デフォルト | STANDARD |
|---|
fConv=double
相対関数収束基準を指定します。相対損失誤差 abs[(previous_loss - current_loss) / abs(previous_loss)] が目的関数の変更にならない場合、最適化は停止します。デフォルトでは、相対関数収束はチェックされません。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
flushWeights=TRUE | FALSE
True に設定すると、重みテーブルがフラッシュされます。
| デフォルト | FALSE |
|---|
freezeBatchNormStats=TRUE | FALSE
True に設定すると、すべてのバッチ正規化層の統計量が固定されます。
| 別名 | freezeBnStats |
|---|---|
| デフォルト | FALSE |
freezeLayersTo="string"
固定する層の名前を指定します。指定された層 (およびその前のすべての層) が固定されます。
ignoreTrainingError=TRUE | FALSE
True に設定すると、無効または欠損している変数データを含む学習データオブザベーションを破棄し、中断せずにモデル学習を続行します。このパラメーターが False に設定されている場合、不正な入力データが見つかると、学習を停止して終了します。
| デフォルト | FALSE |
|---|
maxEpochs=64-bit-integer
エポックの最大数を指定します。単一マシンサーバーを使用する SGD の場合、または分散サーバーで 1 ワーカーを使用するセッションの場合、オプティマイザーがデータを 1 回通過すると 1 エポックに達します。複数のワーカーを使用するセッションの場合、すべてのワーカーが 1 回コントローラーと重みを交換すると 1 エポックに達します。syncFreq パラメーターは、各ワーカーがコントローラーと重みを交換する前にデータを通過する回数を指定します。フルバッチの L-BFGS の場合、各 L-BFGS 反復が複数のエポックを処理し、エポックの最終数がエポックの最大数のパラメーター値を超える場合があります。
| デフォルト | 1 |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
miniBatchBufSize=64-bit-integer
ミニバッチの残りのレコードを処理する前に、メモリにバッファーするオブザベーションの数 (入力データと中間計算を含む) を指定します。このパラメーターの値は、miniBatchSize パラメーターの値よりも小さくする必要があります。注: GPU を使用する場合、miniBatchSize パラメーターの値は無視されます。
| 最小値 | 1 |
|---|
miniBatchSize=64-bit-integer
ミニバッチのスレッドごとのオブザベーション数を指定します。このパラメーターは、重みの更新前に、勾配を計算するために各スレッドでワーカーごとに使用されるオブザベーションの数を制御します。値を大きくすると、より多くのメモリが使用されます。同期 SGD を使用する場合 (デフォルト)、合計ミニバッチサイズは (miniBatchSize * number of threads * number of workers) で計算されます。非同期 SGD を使用する場合 (elasticSyncFreq パラメーターの値を指定)、各ワーカーは独自のローカルモデルに学習させます。この場合、各ワーカーの合計ミニバッチサイズは (miniBatchSize * number of threads) で計算されます。
| デフォルト | 1 |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
mode=list(type="DOWNPOUR" | "ELASTIC" | "SYNCHRONOUS", type-specific-parameters)
mode パラメーターの指定の詳細については、共通 mode パラメーターを参照してください。
regL1=double
L1 正則化項の重みを指定します。L1 正則化の重みをデフォルト (0) に設定すると、正則化が無効になります。初期の L1 重み値は小さくする必要があります (1E-3 など)。L1 正則化は L2 正則化と組み合わせることができます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
regL2=double
L2 正則化項の重みを指定します。L2 正則化の重みをデフォルト (0) に設定すると、正則化が無効になります。L2 重みの初期値は小さくする必要があります (1E-3 など)。L1 正則化は L2 正則化と組み合わせることができます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
seed=double
SGD の乱数ジェネレーターの乱数シード値を指定します。0 以下のシード値は、コンピューターの時計の時刻を使用して乱数ストリームを生成します。0 より大きいシード値は、再現可能な乱数シーケンスを生成します。
| デフォルト | 0 |
|---|
snapshotFreq=64-bit-integer
学習プロセス中にニューラル重みのスナップショットを生成し、重みを重みテーブルに保存する頻度を指定します。非同期 SGD が使用される場合、アクションは重みを書き出す前にすべての重みを同期します。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
stagnation=64-bit-integer
最適化が早期に停止される前に、改善なしで完了する反復回数を指定します。 validTable パラメーターも指定すると、検証スコアのスタグネーションがモニターされます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
threshold=double
損失誤差または検証スコアが反復間で改善またはスタグネーションしているかどうかを判断するために使用されるしきい値を指定します。連続する反復間のスコア変化の大きさが (current_score*threshold value) の絶対値以下の場合、反復は改善されません。反復が改善されない場合、スタグネーションカウンターが増分します。それ以外の場合、スタグネーションカウンターは 0 に設定されます。
| デフォルト | 1E-08 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
totalMiniBatchSize=list(totalminibatchsizelist)
ミニバッチのオブザベーションの数を指定します。このパラメーターを使用して、重みを更新する前にアクションが勾配を計算するために使用するオブザベーションの数を制御できます。値を大きくすると、より多くのメモリが使用されます。指定したサイズをスレッド数 (非同期 SGD を使用する場合)、またはスレッド数 * ワーカー数 (同期 SGD を使用する場合) で均等に分割できない場合は、round パラメーターが TRUE に指定されていない限り、アクションはエラーで終了します。TRUE に指定していた場合、合計ミニバッチサイズは切り上げられ、均等に分割されます。
totalminibatchsizelist の値は次のいずれかになります:
notify=TRUE | FALSE
| デフォルト | TRUE |
|---|
round=TRUE | FALSE
| デフォルト | FALSE |
|---|
size=64-bit-integer
| 別名 | n |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
recordSeed=double
ワーカー内のランダムなレコード選択の乱数シードを指定します。デフォルト値 0 は、ランダムなレコード選択を無効にします。レコードは、メモリに書き込まれた順序で読み取られます。負のシード値は、コンピュータークロックに基づいて乱数ストリームを生成します。再現可能な乱数シーケンスを生成するには、正の整数値を指定します。
| デフォルト | 0 |
|---|
repeatWeightTable=TRUE | FALSE
True に設定すると、重みを保存するときに各ワーカーノードで重みテーブル全体をレプリケートします。
| デフォルト | FALSE |
|---|
seed=double
SGD の乱数ジェネレーターの乱数シード値を指定します。0 以下のシード値は、コンピューターの時計の時刻を使用して乱数ストリームを生成します。0 より大きいシード値は、再現可能な乱数シーケンスを生成します。
| デフォルト | 0 |
|---|
targetMissing="MAX" | "MEAN" | "MIN" | "NONE"
欠損しているターゲット値を補完値で置き換えるポリシーを指定します。このパラメーターは、回帰モデルに対してのみ有効です。"MEAN" は、欠損値を平均値に置き換えます。"MIN" は、欠損値を最小値に置き換えます。"NONE" は、ターゲット変数が欠損しているオブザベーションを無視します。
| デフォルト | MEAN |
|---|
* outcome="variable-name"
結果変数を指定します。
psmodel=list(psmodel)
傾向スコアモデルのパラメーターを指定します。
| 長い形式 | psmodel=list(treatment="variable-name") |
|---|---|
| 短い形式 | psmodel="variable-name" |
psmodel の値は次のいずれかになります:
covariates=list( list(casinvardesc-1) <, list(casinvardesc-2), ...>)
傾向スコアモデルの共変量を指定します。
covariates パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。
dnn=list(dnn)
傾向スコアモデルのディープニューラルネットワーク (DNN) のパラメーターを指定します。
dnn の値は次のいずれかになります:
nodes=list(64-bit-integer-1 <, 64-bit-integer-2, ...>)
正の数のリストを指定します。リストの長さ n は層の数です。リスト内のアイテム i は、DNN における層 i のノード数 (i=1,...,n) です。
train=list(dnnTrainOpts)
DNN の学習に使用できるオプションを指定します。
dnnTrainOpts の値は次のいずれかになります:
attributes=list( list(casinvardesc-1) <, list(casinvardesc-2), ...>)
入力変数に適用する出力形式などの一時属性を指定します。
attributes パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。
| 別名 | attribute |
|---|---|
| attrs | |
| attr | |
| varAttrs |
bestWeights=list(casouttable)
損失誤差が最小の重みを CAS テーブルに保存します。
bestWeights パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 2) パラメーターを参照してください。
forceEqualPadding=TRUE | FALSE
True に設定すると、すべての畳み込み層の左右成分と上下成分の等しいパディングを強制します。等しいパディングの場合、左のパディングは右のパディングと等しくなり、上部のパディングは下部のパディングと等しくなります。
| デフォルト | FALSE |
|---|
gpu=list(gpuOptions)
指定すると、モデルは GPU ハードウェアを使用して計算を実行します。GPU 処理を使用する最も簡単な方法は、"gpu=1" を指定することです。この設定では、残りの GPU パラメーターにデフォルト値が使用されます。"gpu=1" を設定すると、利用可能なすべての GPU デバイスを使用できます。"gpu=0" を設定すると、GPU 処理が無効になります。
gpuOptions の値は次のいずれかになります:
devices=list(64-bit-integer-1 <, 64-bit-integer-2, ...>)
使用する GPU デバイスのリストを指定します。
| 別名 | device |
|---|---|
| 要件 | 指定した値は重複できません。 |
precision="FP16" | "FP32"
useExclusive=TRUE | FALSE
True に設定すると、GPU デバイスを排他的に使用することを指定します。
| デフォルト | FALSE |
|---|
useTensorRT=TRUE | FALSE
True に設定すると、高速インファレンスのために TensorRT ソフトウェア開発キットを使用できるようになります。
| デフォルト | FALSE |
|---|
missing="MAX" | "MEAN" | "MIN" | "NONE"
欠損値を補完値で置き換えるポリシーを指定します。このオプションは、回帰モデルにのみ有効です。"MAX" は、欠損値を最大値に置き換えます。"MEAN" は、欠損値を平均値に置き換えます。"MIN" は、欠損値を最小値に置き換えます。"NONE" は、入力変数が欠損しているオブザベーションを無視します。
| デフォルト | MEAN |
|---|
nThreads=integer
スレッド数を指定します。
| 別名 | nThread |
|---|---|
| 範囲 | 0–1024 |
optimizer=list(dlOptimizerOpts)
最適化アルゴリズム、最適化モード、およびシードやエポックの最大数などのその他の設定を指定します。
| 別名 | optimize |
|---|---|
| optimization |
dlOptimizerOpts の値は次のいずれかになります:
algorithm=list(method=ADAM | LARS | LBFGS | MOMENTUM | NATGRAD | TRISH | VANILLA, method-specific-parameters)
algorithm パラメーターの指定の詳細については、共通 algorithm パラメーターを参照してください。
bnSrcLayerWarnings=TRUE | FALSE
True に設定すると、バッチ正規化ソース層に特殊な種類、活性化、または includeBias 設定がある場合、警告がオンになります。
| デフォルト | TRUE |
|---|
compression=list(compressOptions)
高速学習のためにワーカー間の通信を疎にします。
compressOptions の値は次のいずれかになります:
localMomentum=double
圧縮が使用される場合、マスクされた勾配要素の集計の強度を決定します。
| デフォルト | 0.95 |
|---|---|
| 範囲 | 0–1 |
sampleRatio=double
各層の勾配のサンプル数を決定します。
| デフォルト | 0.05 |
|---|---|
| 範囲 | 1E-05–0.2 |
sparsityRatio=double
勾配の疎性のレベルを決定します。
| デフォルト | 0.75 |
|---|---|
| 範囲 | 0–1 |
dropout=double
全結合層のニューロンの出力が学習中に 0 に設定される確率を指定します。指定された確率は、オブザベーションが処理されるたびに再計算されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 範囲 | [0–1) |
dropoutInput=double
学習中に入力変数が 0 に設定される確率を指定します。指定された確率は、オブザベーションが処理されるたびに再計算されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 範囲 | [0–1) |
dropoutType="INVERTED" | "STANDARD"
使用するドロップアウトの種類を指定します。"INVERTED" は、一部のニューロンの活性化が 0 に設定され、残りの活性化がスケーリングされる逆ドロップアウトを使用します。"STANDARD" は、一部のニューロンの活性化が 0 に設定され、残りの活性化がスケーリングされない、標準のドロップアウトを使用します。
| デフォルト | STANDARD |
|---|
fConv=double
相対関数収束基準を指定します。相対損失誤差 abs[(previous_loss - current_loss) / abs(previous_loss)] が目的関数の変更にならない場合、最適化は停止します。デフォルトでは、相対関数収束はチェックされません。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
flushWeights=TRUE | FALSE
True に設定すると、重みテーブルがフラッシュされます。
| デフォルト | FALSE |
|---|
freezeBatchNormStats=TRUE | FALSE
True に設定すると、すべてのバッチ正規化層の統計量が固定されます。
| 別名 | freezeBnStats |
|---|---|
| デフォルト | FALSE |
freezeLayersTo="string"
固定する層の名前を指定します。指定された層 (およびその前のすべての層) が固定されます。
ignoreTrainingError=TRUE | FALSE
True に設定すると、無効または欠損している変数データを含む学習データオブザベーションを破棄し、中断せずにモデル学習を続行します。このパラメーターが False に設定されている場合、不正な入力データが見つかると、学習を停止して終了します。
| デフォルト | FALSE |
|---|
maxEpochs=64-bit-integer
エポックの最大数を指定します。単一マシンサーバーを使用する SGD の場合、または分散サーバーで 1 ワーカーを使用するセッションの場合、オプティマイザーがデータを 1 回通過すると 1 エポックに達します。複数のワーカーを使用するセッションの場合、すべてのワーカーが 1 回コントローラーと重みを交換すると 1 エポックに達します。syncFreq パラメーターは、各ワーカーがコントローラーと重みを交換する前にデータを通過する回数を指定します。フルバッチの L-BFGS の場合、各 L-BFGS 反復が複数のエポックを処理し、エポックの最終数がエポックの最大数のパラメーター値を超える場合があります。
| デフォルト | 1 |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
miniBatchBufSize=64-bit-integer
ミニバッチの残りのレコードを処理する前に、メモリにバッファーするオブザベーションの数 (入力データと中間計算を含む) を指定します。このパラメーターの値は、miniBatchSize パラメーターの値よりも小さくする必要があります。注: GPU を使用する場合、miniBatchSize パラメーターの値は無視されます。
| 最小値 | 1 |
|---|
miniBatchSize=64-bit-integer
ミニバッチのスレッドごとのオブザベーション数を指定します。このパラメーターは、重みの更新前に、勾配を計算するために各スレッドでワーカーごとに使用されるオブザベーションの数を制御します。値を大きくすると、より多くのメモリが使用されます。同期 SGD を使用する場合 (デフォルト)、合計ミニバッチサイズは (miniBatchSize * number of threads * number of workers) で計算されます。非同期 SGD を使用する場合 (elasticSyncFreq パラメーターの値を指定)、各ワーカーは独自のローカルモデルに学習させます。この場合、各ワーカーの合計ミニバッチサイズは (miniBatchSize * number of threads) で計算されます。
| デフォルト | 1 |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
mode=list(type="DOWNPOUR" | "ELASTIC" | "SYNCHRONOUS", type-specific-parameters)
mode パラメーターの指定の詳細については、共通 mode パラメーターを参照してください。
regL1=double
L1 正則化項の重みを指定します。L1 正則化の重みをデフォルト (0) に設定すると、正則化が無効になります。初期の L1 重み値は小さくする必要があります (1E-3 など)。L1 正則化は L2 正則化と組み合わせることができます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
regL2=double
L2 正則化項の重みを指定します。L2 正則化の重みをデフォルト (0) に設定すると、正則化が無効になります。L2 重みの初期値は小さくする必要があります (1E-3 など)。L1 正則化は L2 正則化と組み合わせることができます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
seed=double
SGD の乱数ジェネレーターの乱数シード値を指定します。0 以下のシード値は、コンピューターの時計の時刻を使用して乱数ストリームを生成します。0 より大きいシード値は、再現可能な乱数シーケンスを生成します。
| デフォルト | 0 |
|---|
snapshotFreq=64-bit-integer
学習プロセス中にニューラル重みのスナップショットを生成し、重みを重みテーブルに保存する頻度を指定します。非同期 SGD が使用される場合、アクションは重みを書き出す前にすべての重みを同期します。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
stagnation=64-bit-integer
最適化が早期に停止される前に、改善なしで完了する反復回数を指定します。 validTable パラメーターも指定すると、検証スコアのスタグネーションがモニターされます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
threshold=double
損失誤差または検証スコアが反復間で改善またはスタグネーションしているかどうかを判断するために使用されるしきい値を指定します。連続する反復間のスコア変化の大きさが (current_score*threshold value) の絶対値以下の場合、反復は改善されません。反復が改善されない場合、スタグネーションカウンターが増分します。それ以外の場合、スタグネーションカウンターは 0 に設定されます。
| デフォルト | 1E-08 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
totalMiniBatchSize=list(totalminibatchsizelist)
ミニバッチのオブザベーションの数を指定します。このパラメーターを使用して、重みを更新する前にアクションが勾配を計算するために使用するオブザベーションの数を制御できます。値を大きくすると、より多くのメモリが使用されます。指定したサイズをスレッド数 (非同期 SGD を使用する場合)、またはスレッド数 * ワーカー数 (同期 SGD を使用する場合) で均等に分割できない場合は、round パラメーターが TRUE に指定されていない限り、アクションはエラーで終了します。TRUE に指定していた場合、合計ミニバッチサイズは切り上げられ、均等に分割されます。
totalminibatchsizelist の値は次のいずれかになります:
notify=TRUE | FALSE
| デフォルト | TRUE |
|---|
round=TRUE | FALSE
| デフォルト | FALSE |
|---|
size=64-bit-integer
| 別名 | n |
|---|---|
| 最小値 | 1 |
recordSeed=double
ワーカー内のランダムなレコード選択の乱数シードを指定します。デフォルト値 0 は、ランダムなレコード選択を無効にします。レコードは、メモリに書き込まれた順序で読み取られます。負のシード値は、コンピュータークロックに基づいて乱数ストリームを生成します。再現可能な乱数シーケンスを生成するには、正の整数値を指定します。
| デフォルト | 0 |
|---|
repeatWeightTable=TRUE | FALSE
True に設定すると、重みを保存するときに各ワーカーノードで重みテーブル全体をレプリケートします。
| デフォルト | FALSE |
|---|
seed=double
SGD の乱数ジェネレーターの乱数シード値を指定します。0 以下のシード値は、コンピューターの時計の時刻を使用して乱数ストリームを生成します。0 より大きいシード値は、再現可能な乱数シーケンスを生成します。
| デフォルト | 0 |
|---|
targetMissing="MAX" | "MEAN" | "MIN" | "NONE"
欠損しているターゲット値を補完値で置き換えるポリシーを指定します。このパラメーターは、回帰モデルに対してのみ有効です。"MEAN" は、欠損値を平均値に置き換えます。"MIN" は、欠損値を最小値に置き換えます。"NONE" は、ターゲット変数が欠損しているオブザベーションを無視します。
| デフォルト | MEAN |
|---|
* treatment="variable-name"
処置変数を指定します。
| 別名 | policy |
|---|
score=list(score)
スコアリングデータに関連するパラメーターを指定します。
score の値は次のいずれかになります:
inA=list(castable)
アルファ(.)モデル情報の入力データテーブルを指定します。
| 別名 | inAlpha |
|---|
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=list( list(casinvardesc-1) <, list(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=list(key-1=list(any-list-or-data-type-1) <, key-2=list(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 |
|---|---|
| dataSource |
groupBy=list( list(casinvardesc-1) <, list(casinvardesc-2), ...>)
結果のグループ化に使用する変数の名前を指定します。
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。
groupByMode="NOSORT" | "REDISTRIBUTE"
importOptions=list(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。
onDemand=TRUE | FALSE
このパラメーターは非推奨です。
| デフォルト | TRUE |
|---|
orderBy=list( list(casinvardesc-1) <, list(casinvardesc-2), ...>)
パーティション内でオブザベーションの並べ替えに使用する変数を指定します。このパラメーターは、パーティション化されたテーブルに適用されるか、groupByMode パラメーターの値が REDISTRIBUTE に設定されている場合に、groupBy パラメーターで指定された変数と組み合わせることができます。
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。
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=list( list(casinvardesc-1) <, list(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=list(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=list(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 |
|---|---|
| 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=list(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=list( list(casinvardesc-1) <, list(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。
inB=list(castable)
ベータ(.)モデル情報の入力データテーブルを指定します。
| 別名 | inBeta |
|---|
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=list( list(casinvardesc-1) <, list(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=list(key-1=list(any-list-or-data-type-1) <, key-2=list(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 |
|---|---|
| dataSource |
groupBy=list( list(casinvardesc-1) <, list(casinvardesc-2), ...>)
結果のグループ化に使用する変数の名前を指定します。
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。
groupByMode="NOSORT" | "REDISTRIBUTE"
importOptions=list(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。
onDemand=TRUE | FALSE
このパラメーターは非推奨です。
| デフォルト | TRUE |
|---|
orderBy=list( list(casinvardesc-1) <, list(casinvardesc-2), ...>)
パーティション内でオブザベーションの並べ替えに使用する変数を指定します。このパラメーターは、パーティション化されたテーブルに適用されるか、groupByMode パラメーターの値が REDISTRIBUTE に設定されている場合に、groupBy パラメーターで指定された変数と組み合わせることができます。
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。
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=list( list(casinvardesc-1) <, list(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=list(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=list(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 |
|---|---|
| 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=list(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=list( list(casinvardesc-1) <, list(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。
inO=list(castable)
結果モデル情報の入力データテーブルを指定します。
| 別名 | inOutcome |
|---|
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=list( list(casinvardesc-1) <, list(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=list(key-1=list(any-list-or-data-type-1) <, key-2=list(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 |
|---|---|
| dataSource |
groupBy=list( list(casinvardesc-1) <, list(casinvardesc-2), ...>)
結果のグループ化に使用する変数の名前を指定します。
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。
groupByMode="NOSORT" | "REDISTRIBUTE"
importOptions=list(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。
onDemand=TRUE | FALSE
このパラメーターは非推奨です。
| デフォルト | TRUE |
|---|
orderBy=list( list(casinvardesc-1) <, list(casinvardesc-2), ...>)
パーティション内でオブザベーションの並べ替えに使用する変数を指定します。このパラメーターは、パーティション化されたテーブルに適用されるか、groupByMode パラメーターの値が REDISTRIBUTE に設定されている場合に、groupBy パラメーターで指定された変数と組み合わせることができます。
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。
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=list( list(casinvardesc-1) <, list(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=list(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=list(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 |
|---|---|
| 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=list(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=list( list(casinvardesc-1) <, list(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。
inPs=list(castable)
傾向スコアまたは処置モデル情報の入力データテーブルを指定します。
| 別名 | inPropensityScore |
|---|---|
| inT | |
| inTreatment |
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=list( list(casinvardesc-1) <, list(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=list(key-1=list(any-list-or-data-type-1) <, key-2=list(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 |
|---|---|
| dataSource |
groupBy=list( list(casinvardesc-1) <, list(casinvardesc-2), ...>)
結果のグループ化に使用する変数の名前を指定します。
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。
groupByMode="NOSORT" | "REDISTRIBUTE"
importOptions=list(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。
onDemand=TRUE | FALSE
このパラメーターは非推奨です。
| デフォルト | TRUE |
|---|
orderBy=list( list(casinvardesc-1) <, list(casinvardesc-2), ...>)
パーティション内でオブザベーションの並べ替えに使用する変数を指定します。このパラメーターは、パーティション化されたテーブルに適用されるか、groupByMode パラメーターの値が REDISTRIBUTE に設定されている場合に、groupBy パラメーターで指定された変数と組み合わせることができます。
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。
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=list( list(casinvardesc-1) <, list(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=list(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=list(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 |
|---|---|
| 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=list(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=list( list(casinvardesc-1) <, list(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。
outA=list(casouttable)
アルファ(.)モデル情報を出力データテーブルに書き込みます。
| 別名 | outAlpha |
|---|
casouttable の値は次のいずれかになります:
caslib="string"
出力テーブルの caslib の名前を指定します。
lifetime=64-bit-integer
最後にアクセスした後にテーブルをメモリに保持する秒数を指定します。指定した秒数にアクセスできない場合、テーブルは削除されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"
name="table-name"
出力テーブルの名前を指定します。
replace=TRUE | FALSE
True に設定すると、同じ名前の既存のテーブルは上書きされます。
| デフォルト | FALSE |
|---|
outB=list(casouttable)
ベータ(.)モデル情報を出力データテーブルに書き込みます。
| 別名 | outBeta |
|---|
casouttable の値は次のいずれかになります:
caslib="string"
出力テーブルの caslib の名前を指定します。
lifetime=64-bit-integer
最後にアクセスした後にテーブルをメモリに保持する秒数を指定します。指定した秒数にアクセスできない場合、テーブルは削除されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"
name="table-name"
出力テーブルの名前を指定します。
replace=TRUE | FALSE
True に設定すると、同じ名前の既存のテーブルは上書きされます。
| デフォルト | FALSE |
|---|
outO=list(casouttable)
結果モデル情報を出力データテーブルに書き込みます。
| 別名 | outOutcome |
|---|
casouttable の値は次のいずれかになります:
caslib="string"
出力テーブルの caslib の名前を指定します。
lifetime=64-bit-integer
最後にアクセスした後にテーブルをメモリに保持する秒数を指定します。指定した秒数にアクセスできない場合、テーブルは削除されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"
name="table-name"
出力テーブルの名前を指定します。
replace=TRUE | FALSE
True に設定すると、同じ名前の既存のテーブルは上書きされます。
| デフォルト | FALSE |
|---|
outPs=list(casouttable)
傾向スコアまたは処置モデル情報を出力データテーブルに書き込みます。
| 別名 | outPropensityScore |
|---|---|
| outT | |
| outTreatment |
casouttable の値は次のいずれかになります:
caslib="string"
出力テーブルの caslib の名前を指定します。
lifetime=64-bit-integer
最後にアクセスした後にテーブルをメモリに保持する秒数を指定します。指定した秒数にアクセスできない場合、テーブルは削除されます。
| デフォルト | 0 |
|---|---|
| 最小値 | 0 |
memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD"
name="table-name"
出力テーブルの名前を指定します。
replace=TRUE | FALSE
True に設定すると、同じ名前の既存のテーブルは上書きされます。
| デフォルト | FALSE |
|---|