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sourceDocument: Xanadu-API-Referenz
sourceDocumentLink: https://www.servicenow.com/docs/r/de-DE/xanadu/api-reference

 Release :

    - xanadu

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    - de-DE

ft:publication_title :

    - Xanadu-API-Referenz

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    - crapiref

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    - crapiref

workflow :

    - Creator


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# PredictabilityEstimateStore -- Global

# PredictabilityEstimateStore -- Global {#ariaid-title1}

* Freigeben Version: Xanadu
* 
* Aktualisiert 1. August 2024
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 2 Minuten Lesedauer

Ermöglicht das Speichern und Abrufen von Schätzungen der Vorhersagbarkeit

Mit dem PredictabilityEstimateStore Die API erfordert das Plugin Predictive Intelligence (com.glide.platform_ml) und wird im Namespace `sn_ml` bereitgestellt.

## PredictabilityEstimateStore -- add(Object mlEstimate) {#ariaid-title2}

Fügt eine neue Vorhersagbarkeitsschätzung hinzu dem Store ein neues Lösungsobjekt hinzu und gibt einen eindeutigen Namen zurück.
Hinweis:  
Bezeichnungswerte müssen nicht eindeutig sein. Wenn Sie diese Methode beispielsweise zehnmal mit derselben Bezeichnung ausführen, fügt diese dem Speicher zehn verschiedene Objekte mit eindeutigem Namen hinzu.
{#PredictbltyEstStore-add_O__table_vwy_1fr_llb__entry__3}

| Name | Typ | Beschreibung |
|-|-|-|
| mlEstimate | [PredictabilityEstimate](https://www.servicenow.com/docs/hyu6Okm2OXR3U5nHR6fVSQ#PredictabilityEstimateAPI "Die PredictabilityEstimate- API ist ein skriptfähiges Objekt, das in den Filialen Predictive Intelligence verwendet wird. Dieses Objekt schätzt, wie vorhersehbar die Felder eines Datensatzes sein können und welche Funktionen für die Vorhersage dieser Felder nützlich sein können.") | [Vorhersagbarkeitsschätzung ()](https://www.servicenow.com/docs/hyu6Okm2OXR3U5nHR6fVSQ#PrdctbltE-PredictabilityEstimate_O "Erstellt eine Vorhersagbarkeitsschätzung.") Objekt, das dem Store hinzugefügt werden soll. |
[Tabelle : 1. Parameter]

{#PredictbltyEstStore-add_O__table_vwy_1fr_llb} {#PredictbltyEstStore-add_O__table_wwy_1fr_llb__entry__2}

| Typ | Beschreibung |
|-|-|
| Zeichenfolge | Name der vom System generierten Vorhersagefähigkeitsschätzung |
[Tabelle : 2. Ergebnisse]

{#PredictbltyEstStore-add_O__table_wwy_1fr_llb}  
hinzugefügt eine Vorhersagbarkeitsschätzung dem Store Use [PredictabilityEstimate - commitTrainingJob()](https://www.servicenow.com/docs/hyu6Okm2OXR3U5nHR6fVSQ#PrdctbltE-submitTrainingJob "Übermittelt einen Trainingsauftrag.") um den Trainingsauftrag auszuführen, nachdem Sie ihn dem Store hinzugefügt haben.

    // Create a dataset 
    var myData = new sn_ml.DatasetDefinition({

      'tableName' : 'incident',
      'fieldNames' : ['assignment_group', 'short_description', 'description'],
      'encodedQuery' : 'activeANYTHING'

    });

    // Create an estimate 
    var myEstimate = new sn_ml.PredictabilityEstimate({

      'label': "my estimate definition",
      'dataset' : myData,
      'predictedFieldName' : 'assignment_group',
      'inputFieldNames':['short_description']

    });

    // Add the estimate to the store to later be able to retrieve it.
    var my_unique_name = sn_ml.PredictabilityEstimateStore.add(myEstimate);

## PredictabilityEstimateStore -- deleteObject(String name) {#ariaid-title3}

Entfernt ein angegebenes Objekt für die Vorhersagbarkeitsschätzung aus dem Store.
{#PredictbltyEstStore-deleteObject_S__table_rmj_lfr_llb__entry__3}

| Name | Typ | Beschreibung |
|-|-|-|
| Name | Zeichenfolge | Name der [PredictabilityEstimate ()](https://www.servicenow.com/docs/hyu6Okm2OXR3U5nHR6fVSQ#PrdctbltE-PredictabilityEstimate_O "Erstellt eine Vorhersagbarkeitsschätzung.") Zu löschendes Objekt. |
[Tabelle : 3. Parameter]

{#PredictbltyEstStore-deleteObject_S__table_rmj_lfr_llb} {#PredictbltyEstStore-deleteObject_S__table_smj_lfr_llb__entry__2}

| Typ | Beschreibung |
|-|-|
| Keine |   |
[Tabelle : 4. Ergebnisse]

{#PredictbltyEstStore-deleteObject_S__table_smj_lfr_llb}  
Das folgende Beispiel zeigt, wie eine Vorhersagbarkeitsschätzung aus dem Store gelöscht wird.

    sn_ml.PredictabilityEstimateStore.deleteObject("ml_sn_global_global_estimate");

## PredictabilityEstimateStore -- get(String name) {#ariaid-title4}

Ruft ein Objekt für die Vorhersagbarkeitsschätzung aus einem Store ab.
{#PredictbltyEstStore-get_S__table_zvw_v2r_llb__entry__3}

| Name | Typ | Beschreibung |
|-|-|-|
| Name | Zeichenfolge | Name einer Vorhersagbarkeitsschätzung in einem Store |
[Tabelle : 5. Parameter]

{#PredictbltyEstStore-get_S__table_zvw_v2r_llb} {#PredictbltyEstStore-get_S__table_aww_v2r_llb__entry__2}

| Typ | Beschreibung |
|-|-|
| Objekt | [PredictabilityEstimate](https://www.servicenow.com/docs/hyu6Okm2OXR3U5nHR6fVSQ#PredictabilityEstimateAPI "Die PredictabilityEstimate- API ist ein skriptfähiges Objekt, das in den Filialen Predictive Intelligence verwendet wird. Dieses Objekt schätzt, wie vorhersehbar die Felder eines Datensatzes sein können und welche Funktionen für die Vorhersage dieser Felder nützlich sein können.") Objekt. Gibt einen Fehler zurück, wenn das Objekt nicht vorhanden ist. |
[Tabelle : 6. Ergebnisse]

{#PredictbltyEstStore-get_S__table_aww_v2r_llb}  
Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie ein Objekt für die Vorhersagbarkeitsschätzung mit der get()- Methode aus dem Store abrufen und dessen Trainingsstatus mit den Methoden [PredictabilityEstimate -- getActiveVersion()](https://www.servicenow.com/docs/hyu6Okm2OXR3U5nHR6fVSQ#PrdctbltE-getActiveVersion "Ruft das aktive ab PredictabilityEstimateVersion- Objekt") und [PredictabilityEstimateVersion - getStatus() anzeigen](https://www.servicenow.com/docs/mMdfSSoB1ToFvtr5HfjAzA#PredictbltyEstV-getStatus_B "Ruft den Status des Schulungsabschlusses ab.").

    // Get status
    var mlEstimate = sn_ml.PredictabilityEstimateStore.get('ml_incident_categorization');

    gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(mlEstimate.getActiveVersion().getStatus(), null, 2)));

Ausgabe:

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

## PredictabilityEstimateStore -- getAllNames(Objektoptionen) {#ariaid-title5}

Ruft die Namen aller Definitionsdatensätze für Vorhersagbarkeitsschätzung im Store ab.
{#PredictbltyEstStore-getAllNames__id_bfn_kwh_wnb__entry__3}

| Name | Typ | Beschreibung |
|-|-|-|
| Optionen | Objekt | Optionen zum Einschränken von Ergebnissen innerhalb der angegebenen Eigenschaften. { "label": "String", "domainName": "String", "scope": "String" }; |
| Optionen.Bezeichnung | Zeichenfolge | Optional. Bezeichnung Ihres Lösungsobjekts. |
| Optionen.Domänenname | Zeichenfolge | Optional. Name der Domäne für Ihr Lösungsobjekt. Siehe [Domain Separation und Predictive Intelligence](https://www.servicenow.com/docs/access?context=domain-separation-predictive-intelligence&version=xanadu&pubname=xanadu-intelligent-experiences&ft:locale=en-US). |
| Optionen.Bereich | Zeichenfolge | Optional. Name eines [Anwendungsbereichs](https://www.servicenow.com/docs/access?context=c_ApplicationScope&version=xanadu&pubname=xanadu-application-development&ft:locale=en-US) für Ihr Lösungsobjekt. |
[Tabelle : 7. Parameter]

{#PredictbltyEstStore-getAllNames__id_bfn_kwh_wnb} {#PredictbltyEstStore-getAllNames__table_aww_v2r_llb__entry__2}

| Typ | Beschreibung |
|-|-|
| Array | Liste von Zeichenfolgen, die Namen von Vorhersagbarkeitsschätzungsobjekten im Store darstellen. |
[Tabelle : 8. Ergebnisse]

{#PredictbltyEstStore-getAllNames__table_aww_v2r_llb}  
Im folgenden Beispiel gibt die Methode getAllNames() eine Liste aller Namen im Store zurück.

    gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(sn_ml.PredictabilityEstimateStore.getAllNames()), null, 2));

Ausgabe:

    [
      "ml_x_snc_global_global_predictability_estimate_1",
      "ml_x_snc_global_global_predictability_estimate",
      "ml_x_snc_global_global_predictability_estimate_2",
      "ml_x_snc_global_global_my_estimate_definition"
    ]

Im folgenden Beispiel gibt die Methode getAllNames() nur Namen zurück, die mit im Parameter options festgelegten Werten verknüpft sind.

    var options = {
      'label' : 'my estimate definition',
      'domainName' : 'global',
      'scope' : 'global'
    };
    var solNames = sn_ml.PredictabilityEstimateStore.getAllNames(options);
    gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(solNames), null, 2));

Ausgabe:

    [
      "ml_x_snc_global_global_my_estimate_definition"
    ]

## PredictabilityEstimateStore -- update(Zeichenfolgenname, Objekt mlEstimate) {#ariaid-title6}

Aktualisiert ein Objekt für die Vorhersagbarkeitsschätzung in einem Store.
{#PredictbltyEstStore-update_S_O__table_v5p_wxr_llb__entry__3}

| Name | Typ | Beschreibung |
|-|-|-|
| Name | Zeichenfolge | Name der zu aktualisierenden Vorhersagbarkeitsschätzung. |
| mlEstimate | [PredictabilityEstimate](https://www.servicenow.com/docs/hyu6Okm2OXR3U5nHR6fVSQ#PredictabilityEstimateAPI "Die PredictabilityEstimate- API ist ein skriptfähiges Objekt, das in den Filialen Predictive Intelligence verwendet wird. Dieses Objekt schätzt, wie vorhersehbar die Felder eines Datensatzes sein können und welche Funktionen für die Vorhersage dieser Felder nützlich sein können.") | [Vorhersagbarkeitsschätzung ()](https://www.servicenow.com/docs/hyu6Okm2OXR3U5nHR6fVSQ#PrdctbltE-PredictabilityEstimate_O "Erstellt eine Vorhersagbarkeitsschätzung.") zu aktualisierende Objekteigenschaften. |
[Tabelle : 9. Parameter]

{#PredictbltyEstStore-update_S_O__table_v5p_wxr_llb} {#PredictbltyEstStore-update_S_O__table_w5p_wxr_llb__entry__2}

| Typ | Beschreibung |
|-|-|
| Keine |   |
[Tabelle : 10. Ergebnisse]

{#PredictbltyEstStore-update_S_O__table_w5p_wxr_llb}  
Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie ein Objekt für die Vorhersagbarkeitsschätzung im Store aktualisieren.

    var estimateUpdate = new sn_ml.PredictabilityEstimate({
      'label': 'my estimate definition',
      'dataset' : myData,
      'predictedFieldName' : 'assignment_group',
      'inputFieldNames': ['short_description']
    });

    sn_ml.PredictabilityEstimateStore.update('ml_sn_global_global_incident_service', estimateUpdate);