Vorhersage einer Klassifizierungslösung testen
Sobald Ihre ML-Lösungen (Maschinelles Lernen) trainiert sind, können Sie die Predictive Intelligence-API verwenden, um eine Lösungsvorhersage zu treffen. In diesem Beispielverfahren können Sie den REST-API-Explorer verwenden, um die Vorhersage einer Klassifizierungslösung für die Incident-Kategorisierung zu testen.
Vorbereitungen
Trainieren Sie Ihre ML-Lösung, bevor Sie eine Vorhersage testen.
Erforderliche Rolle: web_service_admin, rest_api_explorer, ml_admin oder admin
Warum und wann dieser Vorgang ausgeführt wird
Dieses Verfahren veranschaulicht anhand von Beispieldaten, was Sie in Ihrer Instanz tun können, und stellt möglicherweise keine Daten oder Datensätze dar, die tatsächlich in Ihrer Instanz enthalten sind.
Dieses Szenario veranschaulicht die Vorhersage einer Klassifizierungslösung für eine hypothetische ML-Lösung, die Sie zuvor erstellt und trainiert haben. Sie können auch den Rest-API-Explorer verwenden, um eine Vorhersage der Ähnlichkeitslösung zu testen.
Prozedur
Beispiel
- Navigieren zu .
- Legen Sie in dem neuen Incident-Formular, das daraufhin geladen wird, die Felder wie folgt fest.
- Benutzer: Geben Sie den Anrufernamen ein.
- Kategorie: Belassen Sie dies als Standard.
- Kurzbeschreibung: Geben Sie eine Kurzbeschreibung ein, die Sie testen möchten.
- Senden Sie das Incident-Formular ab.
Ergebnis: Wenn das Formular aktualisiert wird, wird eine Informationsmeldung angezeigt, in der die Incident-Kategorie automatisch auf einen bestimmten Wert festgelegt ist.