翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。
# 表形式のデータ
表形式データとは、2 次元のデータフレームに読み込むことができるデータを指します。フレーム内の各行は 1 つのレコードを表し、各レコードには 1 つ以上の列があります。各データフレームセル内の値は、数値、カテゴリ、またはテキストデータ型にすることができます。
## 表形式データセットの前提条件
分析する前に、データセットには必要な前処理ステップが既に適用されている必要があります。これには、データクリーニングや特徴量エンジニアリングが含まれます。
1 つまたは複数のデータセットを提供できます。複数のデータセットを提供する場合は、以下を使用して SageMaker Clarify 処理ジョブでそれらを識別します。
+ `dataset` という名前の [ProcessingInput](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ProcessingInput.html) または分析設定 `dataset_uri` のいずれかを使用してメインデータセットを指定します。`dataset_uri` の詳細については、「[分析設定ファイル](clarify-processing-job-configure-analysis.md)」の「パラメータリスト」を参照してください。
+ 分析析設定ファイルにある `baseline` パラメータを使用します。SHAP 分析にはベースラインデータセットが必要です。分析設定ファイルの詳細と例については、「[分析設定ファイル](clarify-processing-job-configure-analysis.md)」を参照してください。
次の表は、サポートされているデータ形式、ファイル拡張子、MIME タイプの一覧です。
| データ形式 | ファイル拡張子 | MIME タイプ |
| --- | --- | --- |
| CSV | csv | `text/csv` |
| JSON Lines | jsonl | `application/jsonlines` |
| JSON | json | `application/json` |
| Parquet | parquet | "application/x-parquet" |
以下のセクションでは、CSV、JSON Lines、Apache Parquet 形式の表形式データセットの例を示します。
### CSV 形式の表形式データセットの前提条件
SageMaker Clarify 処理ジョブは、[csv.excel](https://docs.python.org/3/library/csv.html#csv.excel) 方言の CSV データファイルを読み込むように設計されています。ただし、`\n` や `\r` を含む他の行末記号もサポートできる柔軟性があります。
互換性を保つため、SageMaker Clarify 処理ジョブに提供されるすべての CSV データファイルは UTF-8 でエンコードされている必要があります。
データセットにヘッダー行が含まれていない場合は、次の操作を行います。
+ 分析設定ラベルを インデックス `0` に設定します。つまり、最初の列はグラウンドトゥルースラベルです。
+ パラメータ `headers` が設定されている場合は、`label` をラベル列ヘッダーに設定してラベル列の位置を指定します。その他の列はすべて特徴量として指定されます。
以下は、ヘッダー行が含まれていないデータセットの例です。
```
1,5,2.8,2.538,This is a good product
0,1,0.79,0.475,Bad shopping experience
...
```
データにヘッダー行が含まれている場合は、パラメータ `label` を インデックス `0` に設定します。ラベル列の位置を示すには、グラウンドトゥルースラベルヘッダーの `Label` を使用します。その他の列はすべて特徴量として指定されます。
以下は、ヘッダー行が含まれているデータセットの例です。
```
Label,Rating,A12,A13,Comments
1,5,2.8,2.538,This is a good product
0,1,0.79,0.475,Bad shopping experience
...
```
### JSON 形式の表形式データセットの前提条件
JSON は、あらゆるレベルの複雑さを含む構造化データを表現するための柔軟な形式です。SageMaker Clarify の JSON サポートは特定の形式に限定されないため、CSV 形式や JSON Lines 形式のデータセットと比べて、より柔軟にデータ形式を使用できます。このガイドでは、JSON 形式の表形式データの分析設定を行う方法を説明します。
**注記**
互換性を保証するため、SageMaker Clarify 処理ジョブに提供されるすべての JSON データファイルは UTF-8 でエンコードされている必要があります。
以下は、最上位キー、特徴量のリスト、ラベルを含むレコードのある入力データの例です。
```
[
{"features":[1,5,2.8,2.538,"This is a good product"],"label":1},
{"features":[0,1,0.79,0.475,"Bad shopping experience"],"label":0},
...
]
```
前の入力サンプルデータセットの設定分析の例では、以下のパラメータを設定する必要があります。
+ `label` パラメータは [JMESPath](https://jmespath.org/) 式 `[*].label` を使用して、データセット内の各レコードのグラウンドトゥルースラベルを抽出する必要があります。JMESPath 式は、i 番目のラベルが i 番目のレコードに対応するラベルのリストを生成する必要があります。
+ `features` パラメータは JMESPath 式 `[*].features` を使用して、データセット内の各レコードの特徴の配列を抽出する必要があります。JMESPath 式は、i 番目の行に i 番目のレコードに対応する特徴量値を含む 2D 配列または行列を生成する必要があります。
以下は、最上位キーと、各レコードの特徴量とラベルのリストを含むネストされたキーのあるレコードを持つ入力データの例です。
```
{
"data": [
{"features":[1,5,2.8,2.538,"This is a good product"],"label":1}},
{"features":[0,1,0.79,0.475,"Bad shopping experience"],"label":0}}
]
}
```
前の入力サンプルデータセットの設定分析の例では、以下のパラメータを設定する必要があります。
+ `label` パラメータは [JMESPath](https://jmespath.org/) 式 `data[*].label` を使用して、データセット内の各レコードのグラウンドトゥルースラベルを抽出します。JMESPath 式は、i 番目のラベルが i 番目のレコードに対応するラベルのリストを生成する必要があります。
+ `features` パラメータは JMESPath 式 `data[*].features` を使用して、データセット内の各レコードの特徴量の配列を抽出します。JMESPath 式は、i 番目の行に i 番目のレコードの特徴量値を含む 2D 配列または行列を生成する必要があります。
### JSON Lines 形式の表形式データセットの前提条件
JSON Lines は、各行が有効な JSON オブジェクトである構造化データを表すテキスト形式です。現時点では、SageMaker Clarify 処理ジョブは SageMaker AI の高密度形式の JSON Lines のみをサポートしています。必要な形式に準拠するには、レコードのすべての特徴量を 1 つの JSON 配列にまとめる必要があります。JSON 行の詳細については、「[JSONLINES リクエストの形式](cdf-inference.md#cm-jsonlines)」を参照してください。
**注記**
SageMaker Clarify 処理ジョブに提供されるすべての JSON Lines データファイルは、互換性を確保するために UTF-8 でエンコードされる必要があります。
以下は、**最上位キー**と要素の**リスト**を含むレコードの分析設定を設定する方法の例です。
```
{"features":[1,5,2.8,2.538,"This is a good product"],"label":1}
{"features":[0,1,0.79,0.475,"Bad shopping experience"],"label":0}
...
```
前のデータセットの例の設定分析では、パラメータを次のように設定する必要があります。
+ グラウンドトゥルースラベルの位置を示すには、パラメータ `label` を JMESPath 式 `label` に設定する必要があります。
+ 特徴量の配列の位置を示すには、パラメータ `features` を JMESPath 式 `features` に設定する必要があります。
以下は、**最上位キー**と、要素の**リスト**を含む**ネストされたキー**を持つレコードの分析設定を行う方法の例です。
```
{"data":{"features":[1,5,2.8,2.538,"This is a good product"],"label":1}}
{"data":{"features":[0,1,0.79,0.475,"Bad shopping experience"],"label":0}}
...
```
前のデータセットの例の設定分析では、パラメータを次のように設定する必要があります。
+ グラウンドトゥルースラベルの位置を示すには、パラメータ `label` を JMESPath 式 `data.label` に設定する必要があります。
+ パラメータ `features` は、特徴量の配列の位置を示す JMESPath 式 `data.features` に設定する必要があります。
### Parquet 形式の表形式データセットの前提条件
[Parquet](https://parquet.apache.org/) は列指向の二項データ形式です。現在、SageMaker Clarify 処理ジョブは、処理インスタンス数が `1` の場合のみ Parquet データファイルの読み込みをサポートしています。
SageMaker Clarify 処理ジョブは Parquet 形式のエンドポイントリクエストまたはエンドポイントレスポンスをサポートしないため、分析設定パラメータ `content_type` をサポートされている形式に設定してエンドポイントリクエストのデータ形式を指定する必要があります。詳細については、「[分析設定ファイル](clarify-processing-job-configure-analysis.md)」の `content_type` を参照してください。
Parquet データには、文字列形式の列名が必要です。分析設定 `label` パラメータを使用して、グラウンドトゥルースラベルの位置を示すラベル列名を設定します。その他の列はすべて特徴量として指定されます。