ClusteringSolutionVersion : global

ClusteringSolutionVersion : cancelUpdateJob()

Annule une tâche de mise à jour sur un formateur.

Tableau 1. Paramètres
Nom	Type	Description
Aucun

Tableau 2. Renvoie
Type	Description
Aucun

L’exemple suivant montre comment annuler une tâche de formation active qui a été envoyée à l’aide de la méthode submitTrainingJob( ).

var myCluster = new sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");
var mlSolutionVersion = myCluster.getActiveVersion();

mlSolutionVersion.cancelUpdateJob();

ClusteringSolutionVersion : deleteClusterAssignments(Options d’objet)

Supprime les affectations de grappes des lignes par position dans la séquence de table ou GlideDateTime.

Tableau 3. Paramètres
Nom	Type	Description
options	Objet	Objet définissant une option pour supprimer les affectations de grappes. Remarque : Une seule option de suppression est valide.
options.updatedUntil	Chaîne	Supprime les lignes des grappes dont `les valeurs de updated_since` sont antérieures à cette valeur. Le format doit être fourni comme GlideDateTime. `{ "updatedUntil" : "String" }`
options.séquenceJusqu’à	Chaîne	Supprime les lignes des grappes avec `insert_sequence` valeurs se produisant avant cette valeur dans la table Détails de la grappe ML [ml_cluster_detail]. La valeur du point de départ de la position de la séquence est 1. `{ "sequenceUntil" : Number }`

Tableau 4. Renvoie
Type	Description
Numéro	Nombre de lignes supprimées de la table Détails de la grappe ML [ml_cluster_detail].

L’exemple suivant montre comment supprimer des lignes pour les clusters dont updated_since heure est antérieure à « 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);

Sortie :

Number of deleted rows: 6417

L’exemple suivant montre comment supprimer des lignes pour les clusters avec des updated_since positionnés séquentiellement avant 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);

Sortie :

Number of deleted rows: 999

ClusteringSolutionVersion : getClusterAssignments(options d’objet)

Obtient les affectations pour une solution de mise en grappe.

Tableau 5. Paramètres
Nom	Type	Description
options	Objet	Valeurs à utiliser pour affiner les résultats renvoyés par groupe, niveau, heures de mise à jour du système et numéro de ligne de table au sein d’une solution de mise en grappe. Un argument minimum doit être spécifié. `{ "cluster_id": "String", "group_by": "String", "limit": Number, "sequenceSince": Number, "sequenceUntil": Number, "topNPerCluster": Number, "updatedSince": "String", "updatedUntil": "String" }`
options.cluster_id	Chaîne	Facultatif. ID de grappe d’une solution formée dans la table Récapitulatif de la grappe [ml_cluster_summary].
options.group_by	Chaîne	Facultatif. Identifie le champ de segmentation pour lequel récupérer les appartenances à des grappes, par exemple, assignment_group. Ce champ fournit le même regroupement que les options fournies dans la case à cocher Utiliser Grouper par du formulaire de définition de mise en grappe . Les informations fournies varient en fonction de la table sélectionnée dans le champ Table . Pour plus d’informations, consultez Créer et former une solution de mise en grappe .
options.limit	Numéro	Facultatif. Nombre maximal d’affectations de grappes à récupérer.
options.sequenceSince	Numéro	Position de départ dans une séquence de table. Renvoie des informations pour les grappes avec insert_sequence activée et positionnée après cette valeur dans la table Détails de la grappe ML [ml_cluster_detail]. La valeur du point de départ de la position de la séquence est 1.
options.séquenceJusqu’à	Numéro	Renvoie les affectations pour les grappes avec `insert_sequence` valeurs se produisant avant cette valeur dans la table Détails de la grappe ML [ml_cluster_detail]. La valeur du point de départ de la position de la séquence est 1.
options.topNPerCluster	Numéro	Nombre des meilleurs résultats à recevoir pour chaque grappe.
options.updatedSince	Chaîne	Facultatif. Date et heure. Renvoie les informations pour les grappes dont la `sys_updated_on` est postérieure à la valeur fournie dans GlideDateTime.
options.updatedUntil	Chaîne	Facultatif. Date et heure. Renvoie les informations pour les grappes dont la `sys_updated_on` est antérieure à la valeur fournie dans GlideDateTime.

Tableau 6. Renvoie
Type	Description
Tableau	Liste des objets contenant des informations sur la grappe par ordre croissant par cluster_id. `[ { "cluster_id": "String", "group_by": "String", "rec_display_id": "String", "rec_sys_id": "String" } ]`
<object>.cluster_id	Numéro de grappe unique dans une solution de grappes.
<object>.group_by	nom du champ de segmentation associé à cette grappe.
<object>.rec_display_id	Type et numéro d’enregistrement.
<object>.rec_sys_id	sys_id d’enregistrement.

L’exemple suivant montre comment utiliser l’objet pour filtrer les options résultats de mise en grappe.

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);

Sortie :

[{"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(Object options)

Obtient des informations pour une solution de mise en grappe spécifiée dans le magasin. La mesure de pureté fournit des aperçus en pourcentage des champs de mise en grappe sur lesquels la pureté est basée.

Tableau 7. Paramètres
Nom	Type	Description
options	Objet	Facultatif. Objet contenant des propriétés qui permettent de filtrer les résultats au sein d’une solution de mise en grappe. `{ "clusterId": "String", "groupBy": "String", "limit": "String", "recSysId": "String", "sequenceSince": Number, "sequenceUntil": Number, "updatedSince": "String", "updatedUntil": "String" }` Par défaut : renvoie les appartenances à toutes les grappes.
options.clusterId	Chaîne	Facultatif. ID de grappe d’une solution formée dans la table Récapitulatif de la grappe [ml_cluster_summary].
options.groupBy	Chaîne	Facultatif. Identifie le champ de segmentation pour lequel récupérer les appartenances à des grappes, par exemple, assignment_group. Ce champ fournit le même regroupement que les options fournies dans la case à cocher Utiliser Grouper par du formulaire de définition de mise en grappe . Les informations fournies varient en fonction de la table sélectionnée dans le champ Table . Pour plus d’informations, consultez Créer et former une solution de mise en grappe .
options.limit	Numéro	Facultatif. Nombre maximal d’affectations de grappes à récupérer.
options.recSysId	Chaîne	Facultatif. Sys_id d’un enregistrement à partir duquel rechercher les informations de la grappe.
options.sequenceSince	Numéro	Position de départ dans une séquence de table. Renvoie des informations pour les grappes avec insert_sequence activée et positionnée après cette valeur dans la table Détails de la grappe ML [ml_cluster_detail]. La valeur du point de départ de la position de la séquence est 1.
options.séquenceJusqu’à	Numéro	Facultatif. Position de fin dans une séquence de table. Renvoie les affectations pour les grappes avec `insert_sequence` valeurs se produisant avant cette valeur dans la table Détails de la grappe ML [ml_cluster_detail]. La valeur du point de départ de la position de la séquence est 1.
options.updatedSince	Chaîne	Facultatif. Date et heure. Renvoie les informations pour les grappes dont la `sys_updated_on` est postérieure à la valeur fournie dans Format GlideDateTime.
options.updatedUntil	Chaîne	Facultatif. Date et heure. Renvoie les informations pour les grappes dont la `sys_updated_on` est antérieure à la valeur fournie dans GlideDateTime.

Tableau 8. Renvoie
Type	Description
Tableau	Liste d’objets contenant des informations sur la grappe. `[ { "cluster_concept": "String", "cluster_id": "String", "cluster_quality": "String", "cluster_size": "String", "group_by": "String", "insert_sequence": "String", "purity": "String", "sys_updated_on": "String" } ]`
<object>.cluster_concept	Ensemble de mots qui décrivent la grappe par ordre décroissant de fréquence. Type de données : chaîne
<object>.cluster_id	Numéro de grappe unique dans une solution de grappes.
<object>.cluster_quality	Nombre de 0 à 100. Des nombres plus élevés indiquent une densité de grappes plus élevée. Type de données : chaîne
<object>.cluster_size	Nombre d’enregistrements dans une grappe. Type de données : chaîne
<object>.group_by	nom du champ de segmentation associé à cette grappe. Type de données : chaîne
<object>.insert_sequence	Numéro de position séquentiel de la grappe dans la table Récapitulatif de la grappe [ml_cluster_summary]. Type de données : chaîne
<object>.pureté	Valeur en pourcentage représentant la pureté de la qualité de la grappe.
<object>.sys_updated_on	Valeur GlideDateTime système représentant la date et l’heure auxquelles cette grappe a été mise à jour pour la dernière fois. Type de données : chaîne

L’exemple suivant montre comment définir le paramètre d’objet options et imprimer les résultats de cluster filtrés.

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));

Sortie :

[
  {
    "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()

Obtient les propriétés de l’objet de solution et numéro de version.

Tableau 9. Paramètres
Nom	Type	Description
Aucun

Tableau 10. Renvoie
Type	Description
Objet	Contenu de l’ensemble de données et détails de la version de la solution de mise en grappe . Les résultats varient selon la configuration des propriétés d’objet. `{ "algorithmConfig": {Object}, "datasetProperties": {Object}, "domainName": "String", "encoder": {Object}, "groupByFieldName": "String", "inputFieldNames": [Array], "isActive": Boolean, "label": "String", "minRecordsPerCluster": Number, "name": "String", "processingLanguage": "String", "scope": "String", "stopwords": [Array], "trainingFrequency": "String", "updateFrequency": "String", "versionNumber": Number }`
<Object>.config algorithme	Objet JavaScript contenant des propriétés de configuration d’algorithme. Les résultats de la propriété varient en fonction de la valeur fixée dans la algorithm propriété. Type de données : objet `'algorithmConfig' : { "algorithm": "String", // See algorithmConfig.algorithm setting description for property settings based on algorithm }`
<Object>.algorithmConfig.algorithme	Méthode de codage de votre solution. Propriétés pour dbscan: `'algorithmConfig': { "algorithm": "dbscan", "distanceMetric": "String", "epsilon": Number, "minimumNeighbours": Number }` Propriétés pour kmeans: `'algorithmConfig': { "algorithm": "kmeans", "targetCoverage": Number }` Type de données : chaîne
<Object>.algorithmConfig.distanceMetric	Algorithme DBSCAN uniquement. Mesure de distance à analyser pour rechercher des objets de données similaires. Type de données : chaîne
<Object>.algorithmConfig.epsilon	Algorithme DBSCAN uniquement. Valeur décimale comprise entre 0 et 1 représentant la taille du rayon de recherche du quartier. Type de données : nombre
<Object>.algorithmConfig.minimumNeighbours	Algorithme DBSCAN uniquement. Nombre minimal de voisins requis dans un point pour faire partie d’une grappe. Car levenshteinDistance la valeur doit être 1 afin qu’aucun point ne soit exclu de l’ensemble de données. Type de données : nombre
<Object>.algorithmConfig.targetCoverage	Algorithme K-moyens uniquement. Champ de centile pour filtrer les enregistrements qui sont moins similaires les uns aux autres. Type de données : nombre
<Object>.datasetProperties	Répertorie les propriétés de l’objet DatatsetDefinition associé à la solution. `{ "encodedQuery": "String", "fieldDetails": [Array], "fieldNames": [Array], "tableName": "String" }` Type de données : objet
<Object>.datasetProperties.encodedQuery	Chaîne de requête codée au format Glide standard. Voir Chaînes de requête codées. Type de données : chaîne
<Object>.datasetProperties.fieldDetails	Liste des objets JavaScript qui spécifient les propriétés des champs. Type de données : tableau d’objets `[ { "name": "String", "type": "String" } ]`
<Object>.datasetProperties.fieldDetails.name	Nom du champ définissant le type d’informations auquel restreindre cet ensemble de données. Type de données : chaîne
<Object>.datasetProperties.fieldDetails.type	Type de champ d’apprentissage machine. Type de données : chaîne
<Object>.datasetProperties.fieldNames	Liste des noms de champs de la table spécifiée sous forme de chaînes. Par exemple, `« fieldNames » : ["short_description », « priority"]`. Type de données : tableau
<Object>.datasetProperties.tableName	Nom de la table de l’ensemble de données. Par exemple, `« tableName » : « Incident ».` Type de données : chaîne
<Object>nom .domainName	Nom de domaine associé à cet ensemble de données. Voir Séparation de domaine et Intelligence prédictive. Type de données : chaîne
Objet.encodeurPropriétés	Objet d’encodeur affecté à cette solution. Reportez-vous à Encodeur : encodeur (configuration objet). Type de données : objet
Objet.groupByFieldName	Nom de champ par lequel le système regroupe les enregistrements en une ou plusieurs grappes. Type de données : chaîne
Noms.entréesChampObjets	Liste des noms de champs d’entrée sous forme de chaînes. Le modèle utilise ces champs utilisés pour faire des prédictions. Type de données : chaîne
<Object>.isActive	Marqueur indiquant si cette version est active. Valeurs valides : vrai : la version est active. false : la version n’est pas active. Type de données : chaîne
<Object>.étiquette	Identifie la tâche de prédiction. `{ "label": "my first prediction" }` Type de données : chaîne
<Object>.minRecordsPerCluster	Nombre minimum d’enregistrements à autoriser dans n’importe quelle grappe. Type de données : nombre
<Object>.nom	Nom affecté par le système. Type de données : chaîne
<Object>.processingLanguage	Langue de traitement au format de code de langue ISO 639-1 à deux lettres. Type de données : chaîne
<Object>.portée	Périmètre de l’objet. Actuellement, la seule valeur valide est `global`. Type de données : chaîne
<Object>.mots vides	Facultatif. Liste prédéfinie de chaînes que le système génère automatiquement en fonction du paramètre de language propriété. Pour en savoir plus, consultez Créer une liste de mots vides personnalisée. Type de données : tableau
<Object>.trainingFrequency	Fréquence de reformation du modèle. Valeurs possibles : every_30_days every_60_days every_90_days every_120_days every_180_days run_once Par défaut : run_once Type de données : chaîne
<Object>.updateFrequency	Fréquence à laquelle le modèle de la définition de la solution doit être reconstruit. Valeurs possibles : do_not_update every_1_day every_1_hour every_6_hours every_12_hours every_1_minute every_15_minutes every_30_minutes Par défaut : do_not_update Type de données : chaîne
<Object>.versionNumber	Numéro de version de Objet ClusteringSolution.

L’exemple suivant obtient les propriétés de la version de l’objet actif dans le magasin.

// 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));

Sortie :

*** 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(Boolean includeDetails)

Obtient l’état d’achèvement de la formation.

Tableau 11. Paramètres
Nom	Type	Description
includeDetails	Booléen	Marqueur indiquant s’il faut renvoyer l’état details. Valeurs valides : vrai : renvoyer des détails supplémentaires. faux : ne renvoie pas de détails supplémentaires. Valeur par défaut : false

Tableau 12. Renvoie
Type	Description
Objet	Objet JavaScript contenant des informations sur l’état de la formation pour un objet ClusteringSolution . `{ "state": "String", "percentComplete": "Number as a String", "hasJobEnded": "Boolean value as a String", "details": {Object} }`
<Object>.état	État d’achèvement de la formation. Si la tâche de formation atteint un état terminal, la tâche ne quitte pas cet état. Si l’état est terminal, la hasJobEnded propriété est définie sur `vrai`. Valeurs possibles : `fetching_files_for_training` `preparing_data` `retry` `solution_cancelled` (terminal) `solution_complete` (terminal) `solution_error` (terminal) `solution_incomplete` `training_request_received` `training_request_timed_out` (terminal) `training_solution` `uploading_solution` `waiting_for_training` Type de données : chaîne
<Object>.hasJobEnded	Marqueur indiquant si la formation est terminée. Valeurs valides : vrai : la formation est terminée. faux : la formation est incomplète. Type de données : valeur booléenne sous forme de chaîne
<Object>.pourcentterminé	Pourcentage d’achèvement de la formation. Si le pourcentage d’achèvement est inférieur à 100, la tâche peut être dans un état terminal. Par exemple, si la formation expire. Type de données : Nombre sous forme de chaîne Plage : 0 à 100
<Object>.Détails	Objet contenant une liste de détails supplémentaires sur la formation. Type de données : objet

L’exemple suivant montre un résultat de réussite lorsque la formation est terminée.

// 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)));

Sortie :

{
 "state":"solution_complete",
 "percentComplete":"100",
 "hasJobEnded":"true",
 "details":{"stepLabel":"Solution Complete"} // This information is only returned if getStatus(true);
}

L’exemple suivant montre un résultat d’échec lorsque la formation est terminée.

// 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));

Sortie :

{
 "state":"solution_error",
 "percentComplete":"100",
 "hasJobEnded":"true"
}

ClusteringSolutionVersion : getTopNPurityInfo(Options d’objet)

Obtient les meilleurs résultats de pureté pour une solution de mise en grappe. La mesure de pureté fournit des aperçus en pourcentage des champs de mise en grappe sur lesquels la pureté est basée.

Tableau 13. Paramètres
Nom	Type	Description
options	Objet	Options qui déterminent le nombre et le format des résultats de pureté des grappes supérieures. `{ "clusterIds": [Array], "groupBy": [Array], "purityFields": [Array], "topN": Number, "topNFields": Number }`
options.clusterIds	Tableau	Facultatif. Liste des ID de grappes fournis sous forme de chaînes. Un ID de grappe est fourni dans la table Récapitulatif de la grappe [ml_cluster_summary]. Si elle est fournie, cette méthode renvoie des informations sur les grappes de pureté pour chaque grappe spécifiée. Par défaut : cette méthode renvoie des informations de pureté pour toutes les grappes.
options.groupBy	Tableau	Facultatif. Liste des chaînes de champ de group_by de votre table pour aider le système à identifier la classe la plus fréquente dans la grappe. Si elle est fournie, renvoie des informations de pureté pour les solutions de grappes à l’aide de champs group_by. La table Récapitulatif de la grappe [ml_cluster_summary] répertorie les grappes et toutes les valeurs Grouper par associées. Ce champ s’applique uniquement aux grappes qui utilisent Grouper par dans la définition de mise en grappe. Les champs éligibles sont répertoriés dans le champ Table . Pour plus d’informations sur la fonctionnalité Grouper par, reportez-vous à la section Créer et former une solution de clustering.
options.pureFields	Tableau	Facultatif. Liste des chaînes de champ de pureté. Si elle est fournie, cette méthode renvoie uniquement des informations pour ces champs de pureté. Vous pouvez afficher les valeurs de pureté d’une grappe dans les listes de la table Synthèse de grappe [ml_cluster_summary]. Remarque : Si les deux et top_n_fields sont fournis, cette méthode renvoie top_n_fields d’abordpurity_fields, puis sélectionne les champs à partir de purity_fields. Par défaut : renvoie les informations de pureté de tous les champs de pureté enregistrés pour la grappe.
options.topN	Numéro	Facultatif. Limite le nombre de prédictions pour revenir aux valeurs les plus élevées pour chaque champ de pureté. Valeur maximale : 10 Par défaut : renvoie toutes les informations de pureté pour chaque champ de pureté.
options.topNFields	Numéro	Facultatif. Limite le nombre de champs de pureté renvoyés aux champs de pureté la plus élevée pour chaque grappe. Valeur maximale : 10 Par défaut : renvoie tous les champs de la grappe.

Tableau 14. Renvoie
Type	Description
Chaîne	Chaîne au format JSON contenant une liste de grappes avec des champs de pureté et des détails. Remarque : Les résultats varient en fonction des paramètres définis dans le paramètre d’entrée options . Les informations suivantes illustrent comment les résultats de pureté des grappes sont triés et catégorisés. Reportez-vous à l’exemple pour la sortie réelle. `{ "<clusterID>":[ // List sorted by purity per field { "<fieldName>":[ // List sorted by purity per field value {"<field_val1_1>":"<purity>"}, // Additional field values ]}, // Additional fields ], // Additional clusters }`
Chaîne.<clusterID>	Liste des clusters classés par ordre décroissant par valeur de pureté par cluster. Type de données : tableau
String.<clusterID>.<field>	Liste d’objets représentant les champs de pureté, classés par ordre décroissant par valeur de pureté par champ. La options.top_n_fields propriété input object parameter détermine le nombre de champs renvoyés. `"<field>":[{"<field_val>":"<purity>"}]}` Type de données : tableau
String.<clusterID>.<field>.<values>	Liste des objets contenant la valeur et la pureté du champ. Par exemple, `{"priority » :[{"5 » :"100"}]}` est un champ de priorité avec un score de 5 et une valeur de pureté de 100 %. Liste des résultats par ordre décroissant par pourcentage de pureté. La options.top_n propriété du paramètre d’objet d’entrée détermine le nombre de résultats renvoyés. Type de données : tableau

L’exemple suivant montre comment obtenir les deux meilleurs résultats de pureté pour le champ de catégorie dans des solutions de grappe spécifiques.

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);
}

La sortie affiche des aperçus de pureté en fonction des paramètres fournis dans le paramètre d’options.

{"1":[{"category":[{"network":"99.96"},{"inquiry":"0.04"}]}],"3":[{"category":[{"Systems Engineering":"100"}]}],
"5":[{"category":[{"Security":"100"}]}]}

ClusteringSolutionVersion : getUpdateStatus()

Obtient l’état de la tâche de mise à jour de la solution de mise en grappe la plus récente.

Tableau 15. Paramètres
Nom	Type	Description
Aucun

Tableau 16. Renvoie
Type	Description
Chaîne	État de la mise à jour de la solution de mise en grappe. États: Erreur de configuration ou de réseau Erreur lors de la mise à jour de la solution Extraction des fichiers pour la mise à jour Préparation des données Non autorisé Mise à jour terminée La mise à jour est annulée Demande de mise à jour reçue Demande de mise à jour expirée Mise à jour de la solution Chargement En attente

L’exemple suivant montre comment obtenir l’état de mise à jour d’une solution de mise en grappe.

var myCluster = new sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");

gs.print(JSON.stringify(myCluster.getActiveVersion().getUpdateStatus()));

Sortie :

"Update Complete"

ClusteringSolutionVersion : getVersionNumber()

Obtient le numéro de version de Un objet de solution.

Tableau 17. Paramètres
Nom	Type	Description
Aucun

Tableau 18. Renvoie
Type	Description
Chaîne	Numéro de version.

L’exemple suivant montre comment obtenir un numéro de version.

// 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));

Sortie :

Version number: 1

ClusteringSolutionVersion - predict(Entrée d’objet, Options d’objet)

Obtient les données d’entrée pour une prédiction.

Tableau 19. Paramètres
Nom	Type	Description
entrée	Objet	GlideRecord ou tableau d’objets JSON contenant des noms de champs et des valeurs sous forme de paires clé-valeur.
options	Objet	Valeurs facultatives pour le filtrage des résultats de prédiction. `{ "apply_threshold": Boolean, "top_n": Number }`
options.apply_threshold	Booléen	Marqueur indiquant s’il faut vérifier la valeur de seuil de la solution et l’appliquer à l’ensemble de résultats. Valeurs valides : vrai : renvoie des résultats dans lesquels la confiance est supérieure au seuil. faux : renvoie tous les résultats. Valeur par défaut : vrai
options.top_n	Numéro	Si elle est fournie, elle renvoie les meilleurs résultats, jusqu’au nombre spécifié de prédictions.

Tableau 20. Renvoie
Type	Description
Objet	Objet JSON contenant les résultats de prédiction triés par sys_id ou par record_number. `{ <identifier>: [Array] }`
<Object>.<identificateur>	Liste d’objets avec des détails pour chaque résultat de prédiction. Type de données : tableau d’objets `<identifier>: [ { "confidence": Number, "predictedSysId": "String", "predictedValue": "String", "threshold": Number } ]`
<Object>.<identificateur>..<object> confiance	Valeur de la fiabilité associée à la prédiction. Par exemple, 53,84. Type de données : nombre
<Object>.<identificateur>..<object> predictedSysId	La sys_id de la valeur prévue. Les résultats peuvent provenir de n’importe quelle table sur laquelle des informations sont prévues. Type de données : chaîne
<Object>.<identificateur>..<object> Valeur predictedValue	Valeur représentant le résultat de la prédiction. Type de données : chaîne
<Object>.<identificateur>..<object> seuil	Valeur du seuil configuré associé à la prédiction. Type de données : nombre

L’exemple suivant montre comment afficher les résultats de prédiction pour une méthode predict() qui utilise un GlideRecord par sys_id comme entrée et inclut des paramètres facultatifs pour restreindre aux trois premiers résultats et exclure la valeur de seuil.

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": ""
    }
  ]
}

L’exemple suivant montre comment afficher les résultats de prédiction pour une méthode predict() qui prend un tableau de noms de champs sous forme de paires clé-valeur pour l’entrée et inclut des paramètres facultatifs pour restreindre aux trois premiers résultats et exclure la valeur de seuil.

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(options d’objet)

Soumettez des tâches de mise à jour de mise en grappe avec des options pour affiner les résultats à une table spécifique et filtrer les enregistrements correspondants.

Tableau 21. Paramètres
Nom	Type	Description
options	Objet	Objet JavaScript contenant des options sur lesquelles baser une mise à jour de solution de mise en grappe. `{ "filter" : "String", "table" : "String" }`
options.filter	Chaîne	Chaîne de requête codée au format Glide standard. Voir Chaînes de requête codées. Permet d’exécuter une tâche de mise à jour en fonction du filtre fourni.
options.table	Chaîne	Nom de la table sur laquelle exécuter une tâche de mise à jour.

Tableau 22. Renvoie
Type	Description
Aucun

L’exemple suivant montre comment soumettre une tâche de mise à jour.

var myCluster = new sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");

var options = {"filter" : "precision", "table" : "incident"};

myCluster.getActiveVersion().submitUpdateJob(options);