ClusteringSolutionVersion – Global
Die ClusteringSolutionVersion API ist ein skriptfähiges Objekt, das in verwendet wird Predictive IntelligenceSpeichert.
Diese(s) API erfordert Predictive IntelligencePlugin (com.glide.platform_ml) und wird in bereitgestellt sn_ml Namespace.
Wird für die Arbeit mit Lösungsversionen basierend auf verwendet ClusteringSolution-API Objekte in ClusteringSolution Store .
Das System erstellt jedes Mal eine Lösungsversion, wenn Sie eine Lösungsdefinition trainieren. Die meisten Versionen werden während des geplanten Lösungstrainings erstellt.
ClusteringSolutionVersion – cancelUpdateJob()
Bricht einen Aktualisierungsauftrag für einen Trainer ab.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Keine |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Keine |
Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie einen aktiven Schulungsauftrag abbrechen, der mit übermittelt wurde SubmitTrainingJob() Methode.
var myCluster = new sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");
var mlSolutionVersion = myCluster.getActiveVersion();
mlSolutionVersion.cancelUpdateJob();
ClusteringSolutionVersion – deleteClusterAssignments (Objektoptionen)
Löscht Clusterzuweisungen aus Zeilen nach Position in Tabellensequenz oder GlideDateTime.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Optionen | Objekt | Objekt, das eine Option zum Löschen von Clusterzuweisungen definiert. Hinweis: Nur eine Löschoption ist gültig. |
| Optionen.updatedUntil | Zeichenfolge | Löscht Zeilen für Cluster mit Aktualisiert_seit Werte, die vor diesem Wert vorkommen. Format muss als angegeben werden GlideDateTime . |
| options.sequenceUntil | Zeichenfolge | Löscht Zeilen für Cluster Mit INSERT_Sequence Werte vor diesem Wert in der Tabelle „ML-Clusterdetail“ [ml_Cluster_Detail]. Der Startpunkt der Sequenzposition ist 1. |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Nummer | Anzahl der Zeilen, die aus der Tabelle „ML-Clusterdetail“ [ml_Cluster_Detail] gelöscht wurden. |
Das folgende Beispiel zeigt, wie Zeilen für Cluster mit gelöscht werden Aktualisiert_seit Zeit davor „2020-06-28 02:50:53“ .
var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");
var mlSolutionVersion = mlSolution.getActiveVersion();
var options = {};
options.updatedUntil = '2020-06-28 02:50:53';
var results = mlSolutionVersion.deleteClusterAssignments(options);
gs.print("Number of deleted rows: "+results);
Ausgabe:
Number of deleted rows: 6417
Das folgende Beispiel zeigt, wie Zeilen für Cluster mit gelöscht werden Aktualisiert_seit Die sequenziell vor positioniert werden 1000 .
var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");
var mlSolutionVersion = mlSolution.getActiveVersion();
var options = {};
options.sequenceUntil = 1000;
var results = mlSolutionVersion.deleteClusterAssignments(options);
gs.print("Number of deleted rows: "+results);
Ausgabe:
Number of deleted rows: 999
ClusteringSolutionVersion – getClusterAssignments (Objektoptionen)
Ruft Zuweisungen für eine Clustering-Lösung ab.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Optionen | Objekt | Werte, die zum Eingrenzen der zurückgegebenen Ergebnisse nach Gruppe, Ebene, Systemaktualisierungszeiten und Tabellenzeilennummer in einer Clustering-Lösung verwendet werden sollen. Mindestens ein Argument muss angegeben werden. |
| Options.Cluster_ID | Zeichenfolge | Optional. Cluster-ID einer trainierten Lösung in der Tabelle „Clusterzusammenfassung“ [ml_Cluster_summary]. |
| options.group_by | Zeichenfolge | Optional. Gibt das Segmentierungsfeld an, für das Clustermitgliedschaften abgerufen werden sollen, z. B. „Assignation_Group“. Dieses Feld bietet die gleiche Gruppierung wie die Optionen in Verwenden Sie „Gruppieren Nach“ Kontrollkästchen in Clustering-Definition Formular. Die bereitgestellten Informationen variieren je nach der in ausgewählten Tabelle Tabelle Feld. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen und trainieren Sie eine Clustering-Lösung . |
| Optionen.Limit | Nummer | Optional. Maximale Anzahl abzurufender Clusterzuweisungen. |
| options.sequenceSince | Nummer | Startposition in einer Tabellensequenz. Gibt Informationen für Cluster zurück, bei denen „insert_Sequence“ aktiviert und nach diesem Wert in der Tabelle „ML-Clusterdetail“ [ml_Cluster_Detail] positioniert ist. Der Startpunkt der Sequenzposition ist 1. |
| options.sequenceUntil | Nummer | Gibt Zuweisungen für Cluster zurück Mit INSERT_Sequence Werte vor diesem Wert in der Tabelle „ML-Clusterdetail“ [ml_Cluster_Detail]. Der Startpunkt der Sequenzposition ist 1. |
| Options.topNPerCluster | Nummer | Anzahl der Top-Ergebnisse, die für jeden Cluster empfangen werden sollen. |
| Optionen.updateSeit | Zeichenfolge | Optional. Datum und Uhrzeit. Gibt Informationen für Cluster mit zurück sys_updated_on Nach dem in angegebenen Wert GlideDateTime . |
| Optionen.updatedUntil | Zeichenfolge | Optional. Datum und Uhrzeit. Gibt Informationen für Cluster mit zurück sys_updated_on Vor dem in angegebenen Wert GlideDateTime . |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Array | Liste von Objekten mit Clusterinformationen in steigender Reihenfolge nach Cluster_ID |
| <object>.Cluster_ID | Eindeutige Clusternummer innerhalb einer Clusterlösung. |
| <object>.Group_by | Wenn gruppiert, Name des Segmentierungsfelds, das diesem Cluster zugeordnet ist. |
| <object>.REC_Display_ID | Datensatztyp und -Nummer. |
| <object>.REC_sys_ID | Datensatz-sys_ID |
Das folgende Beispiel zeigt, wie verwendet wird optionsObjekt zum Filtern von Clustering-Ergebnissen.
var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("solution_name");
var mlSolutionVersion = mlSolution.getActiveVersion();
var options = {};
options.clusterId = 56;
options.topNPerCluster = 10;
options.updatedUntil = '2020-01-17 23:16:14';
options.updatedSince = '2020-01-17 23:16:13';
options.sequenceUntil = 1000;
options.sequenceSince = 1100;
options.limit = 100;
var results = mlSolutionVersion.getClusterAssignments(options)
gs.print(results);
Ausgabe:
[{"cluster_id":"1","rec_display_id":"Incident": "INC0014483","rec_sys_id":"04e33e7adb401300864adfea5e961900","group_by":"network"},
{"cluster_id":"1","rec_display_id":"Incident": "INC0011133","rec_sys_id":"5bd23af2db401300864adfea5e96194d","group_by":"network"}]
ClusteringSolutionVersion – getClusterInfo(Objektoptionen)
Ruft Informationen für eine angegebene Clustering-Lösung ab Im Store. Die Reinheitsmessung bietet Einblicke als Prozentsatz für die Clustering-Felder, auf denen die Reinheit basiert.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Optionen | Objekt | Optional. Objekt mit Eigenschaften, die das Filtern von Ergebnissen innerhalb einer Clustering-Lösung ermöglichen.
Standard: Clustermitgliedschaften für alle Cluster zurückgeben. |
| Options.clusterId | Zeichenfolge | Optional. Cluster-ID einer trainierten Lösung in der Tabelle „Clusterzusammenfassung“ [ml_Cluster_summary]. |
| options.groupBy | Zeichenfolge | Optional. Gibt das Segmentierungsfeld an, für das Clustermitgliedschaften abgerufen werden sollen, z. B. „Assignation_Group“. Dieses Feld bietet die gleiche Gruppierung wie die Optionen in Verwenden Sie „Gruppieren Nach“ Kontrollkästchen in Clustering-Definition Formular. Die bereitgestellten Informationen variieren je nach der in ausgewählten Tabelle Tabelle Feld. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen und trainieren Sie eine Clustering-Lösung . |
| Optionen.Limit | Nummer | Optional. Maximale Anzahl abzurufender Clusterzuweisungen. |
| Options.recSysId | Zeichenfolge | Optional. SYS_ID eines Datensatzes, anhand dessen Clusterinformationen gefunden werden sollen. |
| options.sequenceSince | Nummer | Startposition in einer Tabellensequenz. Gibt Informationen für Cluster zurück, bei denen „insert_Sequence“ aktiviert und nach diesem Wert in der Tabelle „ML-Clusterdetail“ [ml_Cluster_Detail] positioniert ist. Der Startpunkt der Sequenzposition ist 1. |
| options.sequenceUntil | Nummer | Optional. Endposition in einer Tabellensequenz. Gibt Zuweisungen für Cluster zurück Mit INSERT_Sequence Werte vor diesem Wert in der Tabelle „ML-Clusterdetail“ [ml_Cluster_Detail]. Der Startpunkt der Sequenzposition ist 1. |
| Optionen.updateSeit | Zeichenfolge | Optional. Datum und Uhrzeit. Gibt Informationen für Cluster mit zurück sys_updated_on Nach dem in angegebenen Wert GlideDateTime Format. |
| Optionen.updatedUntil | Zeichenfolge | Optional. Datum und Uhrzeit. Gibt Informationen für Cluster mit zurück sys_updated_on Vor dem in angegebenen Wert GlideDateTime . |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Array | Liste von Objekten mit Clusterinformationen. |
| <object>.Cluster_Concept | Satz von Wörtern, die den Cluster in absteigender Reihenfolge der Häufigkeit beschreiben. Datentyp: Zeichenfolge |
| <object>.Cluster_ID | Eindeutige Clusternummer innerhalb einer Clusterlösung. |
| <object>.Cluster_Quality | Zahl von 0 bis 100. Höhere Zahlen geben eine höhere Clusterdichte an. Datentyp: Zeichenfolge |
| <object>.Cluster_size | Anzahl der Datensätze in einem Cluster. Datentyp: Zeichenfolge |
| <object>.Group_by | Wenn gruppiert, Name des Segmentierungsfelds, das diesem Cluster zugeordnet ist. Datentyp: Zeichenfolge |
| <object>.Insert_Sequence | Sequenzielle Positionsnummer des Clusters in der Tabelle „Clusterzusammenfassung“ [ml_Cluster_summary]. Datentyp: Zeichenfolge |
| <object>.Reinheit | Prozentwert, der die Reinheit der Clusterqualität darstellt. |
| <object>.Sys_updated_on | System GlideDateTime Wert, der das Datum und die Uhrzeit der letzten Aktualisierung dieses Clusters darstellt. Datentyp: Zeichenfolge |
Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie den Optionsobjektparameter festlegen und die gefilterten Cluster-Ergebnisse drucken.
var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");
var mlSolutionVersion = mlSolution.getActiveVersion();
var options = {};
options.updatedSince = '2020-05-28 02:09:53';
options.updatedUntil = '2020-05-28 03:15:00';
options.sequenceSince = 1;
options.limit = 10;
var results = mlSolutionVersion.getClusterInfo(options);
gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(results), null, 2));
Ausgabe:
[
{
"cluster_id": "1",
"cluster_quality": "100",
"cluster_size": "17",
"purity": "",
"insert_sequence": "8",
"group_by": "VPN Customer",
"sys_updated_on": "2020-05-28 02:09:53",
"cluster_concept": "vpn instance connection ldap user log unable usability tunnel"
},
{
"cluster_id": "1",
"cluster_quality": "100",
"cluster_size": "10",
"purity": "",
"insert_sequence": "24",
"group_by": "Live Feed",
"sys_updated_on": "2020-05-28 02:09:53",
"cluster_concept": "feed live user note work disable group default usability sort"
},
{
"cluster_id": "1",
"cluster_quality": "100",
"cluster_size": "18",
"purity": "",
"insert_sequence": "40",
"group_by": "Integrations",
"sys_updated_on": "2020-05-28 02:09:53",
"cluster_concept": "integrate usability certificate error"
},
...
]
ClusteringSolutionVersion – getProperties()
Ruft Lösungsobjekteigenschaften ab Und Versionsnummer.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Keine |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Objekt | Inhalt des Datensatzes und ClusteringSolution Versionsdetails. Die Ergebnisse variieren je nach Setup der Objekteigenschaft. |
| <Object>.AlgorithmConfig | JavaScript-Objekt mit Algorithmuskonfigurationseigenschaften.Eigenschaftsergebnisse variieren je nach Wert, der in festgelegt ist algorithmEigenschaft. Datentyp: Objekt |
| <Object>.AlgorithmConfig.algorithmus | Methode zum Codieren Ihrer Lösung. Eigenschaften für dbscan:
Eigenschaften für kmeans: Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.AlgorithmConfig.distanceMetric | Nur DBSCAN-Algorithmus. Entfernungsmetrik zum Scannen nach ähnlichen Datenobjekten. Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.AlgorithmConfig.epsilon | Nur DBSCAN-Algorithmus. Dezimalwert zwischen 0 und 1, der die Größe des Suchradius des Arbeitsbereichs darstellt. Datentyp: Zahl |
| <Object>.AlgorithmConfig.minimumNeighbours | Nur DBSCAN-Algorithmus. Mindestanzahl von Nachbarn, die in einem Punkt erforderlich sind, um Teil eines Clusters zu sein. Für levenshteinDistanceDer Wert muss 1 sein, damit keine Punkte aus dem Datensatz ausgeschlossen werden. Datentyp: Zahl |
| <Object>.AlgorithmConfig.targetCoverage | Nur K-Means-Algorithmus. Perzentilfeld zum Herausfiltern von Datensätzen, die einander weniger ähnlich sind. Datentyp: Zahl |
| <Object>.DatasetProperties | Listet die Eigenschaften von auf DatatetDefinition Objekt, das der Lösung zugeordnet ist.
Datentyp: Objekt |
| <Object>.DatasetProperties.encodedQuery | Codierte Abfragezeichenfolge im Standard-Glide-Format. Siehe Codierte Abfragezeichenfolgen . Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.DatasetProperties.fieldDetails | Liste der JavaScript-Objekte, die Feldeigenschaften angeben. Datentyp: Array von Objekten |
| <Object>.datasetProperties.fieldDetails.name | Name des Felds, das den Typ der Informationen definiert, auf die dieser Datensatz beschränkt werden soll. Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.DatasetProperties.fieldDetails.type | Feldtyp für maschinelles Lernen. Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.DatasetProperties.Feldnamen | Liste der Feldnamen aus der angegebenen Tabelle als Zeichenfolgen. Beispiel: „Feldnamen“: ["short_description", "Priorität"] . Datentyp: Array |
| <Object>.DatasetProperties.tableName | Name der Tabelle für den Datensatz. Beispiel: „Tabellenname“: „Incident“ . Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.Domänenname | Domänenname, der diesem Datensatz zugeordnet ist. Siehe Domänentrennung und Predictive Intelligence. Datentyp: Zeichenfolge |
| Object.encoderEigenschaften | Encoderobjekt, das dieser Lösung zugewiesen ist.Siehe Encoder – Encoder (Objektkonfiguration). Datentyp: Objekt |
| Object.groupByFieldName | Feldname, nach dem das System Datensätze in einem oder mehreren Clustern gruppiert. Datentyp: Zeichenfolge |
| Object.inputFieldNames | Liste der Eingabefeldnamen als Zeichenfolgen. Das Modell verwendet diese Felder, die für Vorhersagen verwendet werden. Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.Isaktiv | Kennzeichnung, die angibt, ob diese Version aktiv ist. Gültige Werte:
Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.Bezeichnung | Gibt die Vorhersageaufgabe an. Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.MinRecordsPerCluster | Mindestanzahl von Datensätzen, die in einem Cluster zugelassen werden sollen. Datentyp: Zahl |
| <Object>.Name | Vom System zugewiesener Name. Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.ProcessingLanguage | Sprache wird im zweistelligen ISO 639-1-Sprachcodeformat verarbeitet. Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.Umfang | Objektbereich. Derzeit ist der einzige gültige Wert Global .Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.Stoppwörter | Optional. Voreingestellte Liste von Zeichenfolgen, die das System automatisch basierend auf generiert languageEigenschaftseinstellung. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen Sie eine anwenderdefinierte Stoppwortliste . Datentyp: Array |
| <Object>.TrainingHäufigkeit | Die Häufigkeit zum erneuten Trainieren des Modells. Mögliche Werte:
Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.UpdateFrequency | Die Häufigkeit, mit der das Modell für die Lösungsdefinition neu erstellt werden muss. Mögliche Werte:
Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.VersionNumber | Versionsnummer von ClusteringSolution Objekt. |
Das folgende Beispiel ruft Eigenschaften der aktiven Objektversion im Store ab.
// Get properties
var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get('ml_x_snc_global_global_clustering_solution');
gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(mlSolution.getActiveVersion().getProperties()), null, 2));
Ausgabe:
*** Script: {
"algorithmConfig": {
"algorithm": "kmeans",
"targetCoverage": "90"
},
"datasetProperties": {
"tableName": "incident",
"fieldNames": [
"category",
"short_description",
"state",
"description"
],
"encodedQuery": "activeANYTHING"
},
"domainName": "global",
"encoderProperties": {
"datasetsProperties": [
{
"tableName": "incident",
"fieldNames": [
"assignment_group",
"short_description",
"description"
],
"encodedQuery": "activeANYTHING"
}
],
"domainName": "global",
"isActive": "true",
"label": "my encoder definition",
"name": "ml_x_snc_global_global_my_encoder_definition",
"processingLanguage": "en",
"stopwords": [
"Default English Stopwords"
],
"versionNumber": "1"
},
"groupByFieldName": "category",
"inputFieldNames": [
"short_description"
],
"isActive": "true",
"label": "clustering solution",
"minRecordsPerCluster": 2,
"name": "ml_x_snc_global_global_clustering_solution",
"processingLanguage": "en",
"stopwords": [
"Default English Stopwords"
],
"updateFrequency": "do_not_update",
"versionNumber": "1"
}
ClusteringSolutionVersion – getStatus(boolescher Wert includeDetails)
Ruft den Abschlussstatus des Trainings ab.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| IncludeDetails | Boolean | Kennzeichnung, die angibt, ob der Status zurückgegeben werden soll details. Gültige Werte:
Standard: Falsch |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Objekt | JavaScript-Objekt, das Informationen zum Schulungsstatus für enthältA ClusteringSolution Objekt. |
| <Object>.Status | Abschlussstatus des Trainings. Wenn der Schulungsauftrag einen Terminalstatus erreicht, verlässt der Auftrag diesen Status nicht. Wenn der Status „Terminal“ ist, wird hasJobEndedEigenschaft ist auf festgelegt Wahr .Mögliche Werte:
Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.HasJobEnded | Kennzeichnung, die angibt, ob das Training abgeschlossen ist. Gültige Werte:
Datentyp: Boolescher Wert als Zeichenfolge |
| <Object>.Prozent abgeschlossen | Abschluss des Trainings in Prozent. Wenn der Fertigstellungsprozentsatz kleiner als 100 ist, befindet sich der Auftrag möglicherweise in einem Terminalstatus. Beispiel: Wenn beim Training eine Zeitüberschreitung auftritt. Datentyp: Zahl als Zeichenfolge Bereich: 0 bis 100 |
| <Object>.Details | Objekt, das eine Liste zusätzlicher Schulungsdetails enthält. Datentyp: Objekt |
Das folgende Beispiel zeigt ein erfolgreiches Ergebnis mit abgeschlossenem Training.
// Get status
var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get('ml_x_snc_global_global_cluster_solution');
gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(mlSolution.getActiveVersion().getStatus(true), null, 2)));
Ausgabe:
{
"state":"solution_complete",
"percentComplete":"100",
"hasJobEnded":"true",
"details":{"stepLabel":"Solution Complete"} // This information is only returned if getStatus(true);
}
Das folgende Beispiel zeigt ein nicht erfolgreiches Ergebnis mit abgeschlossenem Training.
// Get status
var solutionName = 'ml_x_snc_global_global_cluster_solution';
var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get(solutionName);
var trainingStatus = mlSolution.getLatestVersion().getStatus();
gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(trainingStatus), null, 2));
Ausgabe:
{
"state":"solution_error",
"percentComplete":"100",
"hasJobEnded":"true"
}
ClusteringSolutionVersion – getTopNPurityInfo(Objektoptionen)
Ruft die besten Reinheitsergebnisse für eine Clustering-Lösung ab. Die Reinheitsmessung bietet Einblicke als Prozentsatz für die Clustering-Felder, auf denen die Reinheit basiert.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Optionen | Objekt | Optionen, die die Anzahl und das Format der wichtigsten Ergebnisse der Cluster-Reinheit bestimmen. |
| Optionen.clusterIds | Array | Optional. Liste der Cluster-IDs, die als Zeichenfolgen bereitgestellt werden. Eine Cluster-ID wird in der Tabelle „Clusterzusammenfassung“ [ml_Cluster_summary] angegeben. Wenn angegeben, gibt diese Methode Informationen zu Reinheitsclustern für jeden angegebenen Cluster zurück. Standard: Diese Methode gibt Reinheitsinformationen für alle Cluster zurück. |
| options.groupBy | Array | Optional. Liste Von Feldzeichenfolgen „Group_by“ aus Ihrer Tabelle, damit das System die Klasse identifizieren kann, die im Cluster am häufigsten vorkommt. Wenn angegeben, werden Reinheitsinformationen für Clusterlösungen mithilfe von Feldern „Group_by“ zurückgegeben. Die Tabelle „Clusterzusammenfassung“ [ml_Cluster_summary] listet Cluster und alle zugehörigen Werte für „Gruppieren nach“ auf. Dieses Feld gilt nur für Cluster, die „Gruppieren nach“ in der Clustering-Definition verwenden. Berechtigte Felder werden in aufgeführt Tabelle Feld. Details zur Funktion „Gruppieren nach“ finden Sie unter Erstellen und trainieren Sie eine Clustering-Lösung . |
| Optionen.purityFelder | Array | Optional. Liste der Reinheitsfeldzeichenfolgen. Wenn angegeben, gibt diese Methode nur Informationen für diese Reinheitsfelder zurück. Sie können Reinheitswerte für einen Cluster in den Tabellenlisten der Clusterzusammenfassung [ml_Cluster_summary] anzeigen. Hinweis:
Wenn beides purity_fieldsUnd top_n_fieldsWerden angegeben, gibt diese Methode zurück top_n_fieldsWählt zuerst Felder aus aus aus aus aus purity_fields. Standard: Gibt Reinheitsinformationen für alle Reinheitsfelder zurück, die für den Cluster gespeichert sind. |
| Optionen.TopN | Nummer | Optional. Schränkt die Anzahl der Vorhersagen ein, um für jedes Reinheitsfeld die höchsten Werte wiederherzustellen. Höchstwert: 10 Standard: Gibt alle Reinheitsinformationen für jedes Reinheitsfeld zurück. |
| Options.topNFelder | Nummer | Optional. Beschränkt die Anzahl der Reinheitsfelder, die für jeden Cluster auf Felder mit der höchsten Reinheit zurückgegeben werden. Höchstwert: 10 Standard: Gibt alle Felder im Cluster zurück. |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Zeichenfolge | JSON-formatierte Zeichenfolge, die eine Liste von Clustern mit Reinheitsfeldern und Details enthält. Hinweis: Die Ergebnisse variieren je nach den Einstellungen, die in vorgenommen wurden optionsEingabeparameter. Die folgenden Informationen veranschaulichen, wie Ergebnisse der Clusterreinheit sortiert und kategorisiert werden. Die tatsächliche Ausgabe finden Sie im Beispiel. |
| Zeichenfolge.<clusterID> | Liste der Cluster in absteigender Reihenfolge nach Reinheitswert pro Cluster. Datentyp: Array |
| Zeichenfolge.<clusterID>.<field> | Liste von Objekten, die Reinheitsfelder darstellen, in absteigender Reihenfolge nach Reinheitswert pro Feld angeordnet. Die options.top_n_fieldsDie Parametereigenschaft des Eingabeobjekts bestimmt die Anzahl der zurückgegebenen Felder.
Datentyp: Array |
| Zeichenfolge.<clusterID>.<field>.<values> | Liste von Objekten mit Feldwert und Reinheit. Beispiel: {"Priorität":[{"5":"100"}]} Ist ein Prioritätsfeld mit einer Punktzahl von 5 und einem Reinheitswert von 100 Prozent. Ergebnisliste in absteigender Reihenfolge nach Reinheitsprozentsatz. Die options.top_nDie Parametereigenschaft des Eingabeobjekts bestimmt die Anzahl der zurückgegebenen Ergebnisse.Datentyp: Array |
Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie die beiden wichtigsten Reinheitsergebnisse für das Kategoriefeld in bestimmten Clusterlösungen abrufen.
var solution = new GlideRecord('ml_solution');
solution.addQuery('sys_id', '<clustering_solution_sys_id>');
solution.addQuery('active', 'true');
solution.query();
while (solution.next()) {
var options = {};
options.clusterIds = ['1', '3', '5'];
options.purityFields = ['category'];
options.topN = '2';
options.topNFields = '2';
var clustering = new sn_ml.ClusteringSolutionVersion(solution);
var results = clustering.getTopNPurityInfo(options);
gs.info(results);
}
Die Ausgabe zeigt Reinheitseinblicke basierend auf den Einstellungen an, die im Optionsparameter bereitgestellt werden.
{"1":[{"category":[{"network":"99.96"},{"inquiry":"0.04"}]}],"3":[{"category":[{"Systems Engineering":"100"}]}],
"5":[{"category":[{"Security":"100"}]}]}
ClusteringSolutionVersion – getUpdateStatus()
Ruft den Status des letzten Auftrags zur Aktualisierung der Clustering-Lösung ab.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Keine |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Zeichenfolge | Status des Updates der Clustering-Lösung. Status:
|
Das folgende Beispiel zeigt, wie der Aktualisierungsstatus einer Clustering-Lösung abgerufen wird.
var myCluster = new sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");
gs.print(JSON.stringify(myCluster.getActiveVersion().getUpdateStatus()));
Ausgabe:
"Update Complete"
ClusteringSolutionVersion – getVersionNumber()
Ruft die Versionsnummer von ab Ein Lösungsobjekt.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Keine |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Zeichenfolge | Versionsnummer. |
Das folgende Beispiel zeigt, wie eine Versionsnummer abgerufen wird.
// Get version number
var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get('ml_x_snc_global_global_clustering_solution');
gs.print("Version number: "+JSON.stringify(JSON.parse(mlSolution.getActiveVersion().getVersionNumber()), null, 2));
Ausgabe:
Version number: 1
ClusteringSolutionVersion – Predict (Objekteingabe, Objektoptionen)
Ruft die Eingabedaten für eine Vorhersage ab.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Eingabe | Objekt | GlideRecord Oder Array von JSON-Objekten, die Feldnamen und -Werte als Schlüssel-Wert-Paare enthalten. |
| Optionen | Objekt | Optionale Werte zum Filtern von Vorhersageergebnissen. |
| Options.apply_threshold | Boolean | Kennzeichnung, die angibt, ob der Schwellenwert für die Lösung überprüft und auf den Ergebnissatz angewendet werden soll. Gültige Werte:
Standard: Wahr |
| Options.Top_n | Nummer | Wenn angegeben, werden die Top-Ergebnisse bis zur angegebenen Anzahl von Vorhersagen zurückgegeben. |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Objekt | JSON-Objekt, das die Vorhersageergebnisse enthält, sortiert nach sys_ID oder Record_number. |
| <Object>.<identifier> | Liste von Objekten mit Details für jedes Vorhersageergebnis. Datentyp: Array von Objekten
|
| <Object>.<identifier>. <object>.Konfidenz | Wert der Konfidenz, die der Vorhersage zugeordnet ist. Beispiel: 53.84. Datentyp: Zahl |
| <Object>.<identifier>. <object>.PredictedSysId | Die sys_ID des vorhergesagten Werts. Ergebnisse können aus jeder Tabelle stammen, für die Informationen vorhergesagt werden. Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.<identifier>. <object>.PredictedValue | Wert, der das Vorhersageergebnis darstellt. Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.<identifier>. <object>.Schwellenwert | Wert des konfigurierten Schwellenwerts, der der Vorhersage zugeordnet ist. Datentyp: Zahl |
Das folgende Beispiel zeigt, wie Vorhersageergebnisse für angezeigt werden Vorhersagen() Methode, die einen GlideRecord nach sys_ID für die Eingabe verwendet und optionale Parameter enthält, um auf die drei wichtigsten Ergebnisse zu beschränken und den Schwellenwert auszuschließen.
var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get('ml_incident_categorization');
// single GlideRecord input
var input = new GlideRecord("incident");
input.get("<sys_id>");
// configure optional parameters
var options = {};
options.top_n = 3;
options.apply_threshold = false;
var results = mlSolution.getVersion(1).predict(input, options);
// pretty print JSON results
gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(results), null, 2));
{
"<sys_id/gr>": [
{
"confidence": 62.10782320780268,
"threshold": 20.36,
"predictedValue": "Clone Issues",
"predictedSysId": ""
},
{
"confidence": 6.945237375770391,
"threshold": 16.63,
"predictedValue": "Instance Administration",
"predictedSysId": ""
},
{
"confidence": 5.321061076300759,
"threshold": 23.7,
"predictedValue": "Administration",
"predictedSysId": ""
}
]
}
Das folgende Beispiel zeigt, wie Vorhersageergebnisse für angezeigt werden Vorhersagen() Methode, die ein Array von Feldnamen als Schlüssel-Wert-Paare für die Eingabe verwendet und optionale Parameter enthält, um auf die drei wichtigsten Ergebnisse zu beschränken und den Schwellenwert auszuschließen.
var mlSolution = sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_incident_categorization");
// key-value pairs input
var input = [{"short_description":"my email is not working"}, {short_description:"need help with password"}];
// configure optional parameters
var options = {};
options.top_n = 3;
options.apply_threshold = false;
var results = mlSolution.predict(input, options);
// pretty print JSON results
gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(results), null, 2));
{
"1": [
{
"confidence": 37.5023032262591,
"threshold": 10.72,
"predictedValue": "Authentication",
"predictedSysId": ""
},
{
"confidence": 24.439964862166583,
"threshold": 23.7,
"predictedValue": "Administration",
"predictedSysId": ""
},
{
"confidence": 11.736320486031047,
"threshold": 100,
"predictedValue": "Security",
"predictedSysId": ""
}
],
"2": [
{
"confidence": 99,
"threshold": 17.77,
"predictedValue": "Email",
"predictedSysId": ""
},
{
"confidence": 3.182137005157543,
"threshold": 10.72,
"predictedValue": "Authentication",
"predictedSysId": ""
},
{
"confidence": 2.8773826570713514,
"threshold": -1,
"predictedValue": "Email (I/f)",
"predictedSysId": ""
}
]
}
ClusteringSolutionVersion – submitUpdateJob (Objektoptionen)
Übermittelt Clustering-Aktualisierungsaufträge mit Optionen, um Ergebnisse auf eine bestimmte Tabelle einzugrenzen und nach übereinstimmenden Datensätzen zu filtern.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Optionen | Objekt | JavaScript-Objekt mit Optionen, auf denen ein Update der Clustering-Lösung basieren soll. |
| Optionen.Filter | Zeichenfolge | Codierte Abfragezeichenfolge im Standard-Glide-Format. Siehe Codierte Abfragezeichenfolgen . Ermöglicht die Ausführung eines Aktualisierungsauftrags basierend auf dem bereitgestellten Filter. |
| Optionen.Tabelle | Zeichenfolge | Name der Tabelle, für die ein Aktualisierungsauftrag ausgeführt werden soll. |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Keine |
Das folgende Beispiel zeigt, wie ein Aktualisierungsauftrag übermittelt wird.
var myCluster = new sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");
var options = {"filter" : "precision", "table" : "incident"};
myCluster.getActiveVersion().submitUpdateJob(options);