組み込みのリファレンスをご覧ください。実際に使用する値を入力します。ジョブのステータスをモニタリングします。${JOB_ID}前処理の仕組み自動前処理は、カテゴリデータと数値データに対して機能します。前処理ルーチンでは、まずデータが分析され、その後変換されます。各列のデータ型を自動的に検出し、各列をどのように扱うべきかを判断して、列のデータの統計情報を計算します。ファイルに取り込まれます。次に、ターゲット列の型を分析して、指定されたデータセットが回帰用か分類用かを識別します。設定値と矛盾するとエラーになります。あいまいな場合はデータを明確にフォーマットすることで、ターゲット列をどのように扱うべきかを明示してください。列は数値とカテゴリのどちらかになります。各列の扱い方を次のように識別します。すべての行に単一の値が含まれる列は、定数として扱われます。列がカテゴリ型で、すべての行に一意の値が含まれている場合は、行識別子として扱われます。列が浮動小数点の数値型である場合、または整数の数値型で多数の一意の値が含まれる場合、その列は数値として扱われます。語彙を表すカテゴリ列として扱われます。列がカーディナリティの高いカテゴリ型である場合、その列はハッシュとして扱われます。バケットの数は、列にある一意の値の数の平方根と等しくなります。カテゴリ列の「カーディナリティが高い」とみなされるのは、列に含まれる一意の値の数がデータセットの行数の平方根より多い場合です。列がカテゴリ型で、一意の値の数がデータセットの行数の平方根以下である場合、その列は、語彙を表す通常のカテゴリ列として扱われます。識別された列の型と扱い方に基づいて、後の段階で列を変換するために使用される以下の統計情報が計算されます。列が数値型の場合、平均値と分散値が計算されます。語彙として扱われる場合は、列から一意の値が抽出されます。バケットの数が計算されます。変換データセットの初期分析が完了すると、データセットに適用された型、扱い方、統計情報に基づいてデータが変換されます。変換は以下の順に行われます。データセットを検証データとテストデータに分割します。超える行を削除します。数値列には列の値の平均値、カテゴリ列にはゼロをそれぞれ使用します。以下の例をご覧ください。エンコーディングを適用します。以下の例をご覧ください。使用して特徴のハッシュ処理を行います。バケットの数が決まります。行キーまたは定数として扱う列を削除します。超える行は削除されます。個の値があると仮定します。各サンプル行は、わかりやすくするために一部の値を省略しています。超える値が欠損しています。0.54]欠損している数値は列の平均値に置き換えられます。