RegressionSolutionStore – Global

Ermöglicht das Speichern und Abrufen von Lösungen.

RegressionSolutionStore Die API erfordert das Plugin Predictive Intelligence (com.glide.platform_ml) und wird im sn_ml- Namespace bereitgestellt.

RegressionSolutionStore – add(Object mlSolution)

Fügt dem Speicher ein neues Lösungsobjekt hinzu und gibt einen eindeutigen Namen zurück.

Hinweis:

Bezeichnungswerte müssen nicht eindeutig sein. Wenn Sie diese Methode beispielsweise 10 Mal mit derselben Bezeichnung ausführen, fügt diese Methode dem Speicher 10 verschiedene Objekte mit eindeutigem Namen hinzu.

Tabelle : 1. Parameter

Name	Typ	Beschreibung
mlLösung	RegressionLösung	Regressionslösung () Objekt, das dem Speicher hinzugefügt werden soll.

Tabelle : 2. Ergebnisse

Typ	Beschreibung
Zeichenfolge	Vom System generierter Lösungsname.

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie eine Lösung dem Speicher eine Lösung hinzufügen. Verwenden Sie RegressionSolution – submitTrainingJob(), um die Lösung zu trainieren, nachdem Sie sie dem Speicher hinzugefügt haben.

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

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

});

// Create an solution 
var mySolution = new sn_ml.RegressionSolution({

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

});

// Add the solution to the store to later be able to retrieve it.
var my_unique_name = sn_ml.RegressionSolutionStore.add(mySolution);

RegressionSolutionStore – deleteObject(String name)

Entfernt ein angegebenes Lösungsobjekt aus dem Speicher.

Tabelle : 3. Parameter

Name	Typ	Beschreibung
Name	Zeichenfolge	Name der RegressionSolution() Objekt, das gelöscht werden soll.

Tabelle : 4. Ergebnisse

Typ	Beschreibung
Keine

Das folgende Beispiel zeigt, wie eine Lösung aus dem Speicher gelöscht wird.

sn_ml.RegressionSolutionStore.deleteObject("ml_sn_global_global_solution");

RegressionSolutionStore – get(String name)

Ruft ein Lösungsobjekt aus dem Speicher ab.

Tabelle : 5. Parameter

Name	Typ	Beschreibung
Name	Zeichenfolge	Name einer Lösung im Store.

Tabelle : 6. Ergebnisse

Typ	Beschreibung
Objekt	RegressionLösung Objekt. Gibt einen Fehler zurück, wenn das Objekt nicht vorhanden ist.

MethodenDas folgende Beispiel zeigt, wie Sie ein Lösungsobjekt mit der Methode get() aus dem Speicher abrufen und seinen Trainingsstatus mit anzeigen RegressionSolution – getActiveVersion() und RegressionSolutionVersion – getStatus()- Methoden.

// Get status
var mlSolution = sn_ml.RegressionSolutionStore.get('ml_incident_categorization');

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

Ausgabe:

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

RegressionSolutionStore – getAllNames(Object options)

Ruft die Namen aller Lösungsdefinitionsdatensätze im Speicher ab.

Tabelle : 7. Parameter

Name	Typ	Beschreibung
Optionen	Objekt	Optionen zum Einschränken der Ergebnisse innerhalb der angegebenen Eigenschaften. { "label": "String", "domainName": "String", "scope": "String" };
options.label	Zeichenfolge	Optional. Bezeichnung des Lösungsobjekts.
options.domainName	Zeichenfolge	Optional. Name der Domäne für Ihr Lösungsobjekt. Siehe Domänentrennung und Predictive Intelligence.
options.scope	Zeichenfolge	Optional. Name eines Anwendungsbereichs für Ihr Lösungsobjekt.

Tabelle : 8. Ergebnisse

Typ	Beschreibung
Array	Liste der Zeichenfolgen, die Lösungsobjektnamen im Speicher darstellen.

Im folgenden Beispiel gibt die Methode getAllNames() eine Liste aller Namen im Speicher zurück.

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

Ausgabe:

[
  "ml_x_snc_global_global_my_solution_definition_3",
  "ml_incident_assignment",
  "ml_x_snc_global_global_my_solution_definition",
  "ml_x_snc_global_global_my_solution_definition_2",
  "ml_sn_global_global_incident_service"
]

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

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

Ausgabe:

[
  "ml_x_snc_global_global_my_solution_definition"
]

RegressionSolutionStore – update(String name, Object mlSolution)

Ersetzt ein vorhandenes Objekt im Speicher durch das als Parameter übergebene Objekt. Der angegebene Objektname muss leer sein oder übereinstimmen.

Tabelle : 9. Parameter

Name	Typ	Beschreibung
Name	Zeichenfolge	Name der zu aktualisierenden Lösung.
mlLösung	RegressionLösung	Regressionslösung () Objekteigenschaften, die aktualisiert werden sollen.

Tabelle : 10. Ergebnisse

Typ	Beschreibung
Keine

Das folgende Beispiel zeigt, wie ein Lösungsobjekt im Store aktualisiert wird.

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

sn_ml.RegressionSolutionStore.update('ml_sn_global_global_incident_service', solutionUpdate);