Vorhersage einer Klassifizierungslösung testen

  • Freigeben Version: Xanadu
  • Aktualisiert 1. August 2024
  • 2 Minuten Lesedauer

    • Sobald Ihre ML-Lösungen (Maschinelles Lernen) trainiert sind, können Sie die Predictive Intelligence-API verwenden, um eine Lösungsvorhersage zu treffen. In diesem Beispielverfahren verwenden wir den REST-API-Explorer, um die Vorhersage einer Klassifizierungslösung zur Incident-Kategorisierung zu testen.

    Vorbereitungen

    Trainieren Sie Ihre ML-Lösung, bevor Sie eine Vorhersage testen.

    Erforderliche Rolle: web_service_admin, rest_api_explorer oder admin oder ml_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

    1. Navigieren zu Alle > Predictive Intelligence > Klassifizierung > Lösungsdefinitionen.
    2. Suchen Sie die ML-Lösungsdefinition, deren Vorhersage Sie testen möchten, und kopieren Sie den Namenswert in die Zwischenablage oder in eine Notizdatei.
      Verwenden Sie in diesem Fall den Feldwert Name in Ihrem Datensatz ML-Lösungsdefinition Incident-Kategorisierung, wie im folgenden Beispiel dargestellt.
      Diese Abbildung zeigt, wo Sie den Wert im Feld „Name“ im Datensatz „ML-Lösungsdefinition – Incident-Kategorisierung“ finden.
    3. Notieren und speichern Sie die in Ihrem ML-Lösungsdefinitionsdatensatz verwendeten Eingabefelder, die der REST-API-Explorer in seinem Aufruf an die Predictive Intelligence -API verwenden soll.
      In diesem Fall verwenden Sie das Feld short_description, da das Vorhersagemodell trainiert wurde, die Kategoriedefinition anhand dieses Felds zu ermitteln.
      Wo Sie die Eingabefelder finden, die der REST-API-Explorer in seinem Aufruf an die Predictive Intelligence-API verwenden soll
    4. Navigieren zu System-Webservices > REST > REST-API-Explorer.
    5. Legen Sie diese Auswahlfelder wie folgt fest.
      FeldWert
      Namespace now (Standardeinstellung beibehalten)
      Name Predictive Intelligence
      API-Version latest (Standardeinstellung beibehalten)
      Das Formular Predictive Intelligence wird angezeigt. Mit diesem Formular bereiten Sie die Aufrufanforderung für die Predictive Intelligence-API vor.
    6. Geben Sie im Feld Wert neben „solution-name“ ml_incident_categorization ein.
      Hinweis:
      Dies ist der Namenswert, den Sie in Schritt 1 dieses Verfahrens erfasst haben.
    7. Klicken Sie auf Abfrageparameter hinzufügen.
      Das Predictive Intelligence-Formular wird aktualisiert und zeigt den Abschnitt Abfrageparameter an.
    8. Geben Sie short_description in das erste Feld ein.
      Hinweis:
      Dies ist das Eingabefeld, das Sie in Schritt 2 dieses Verfahrens erfasst haben.
    9. Geben Sie im zweiten Feld eine kurze Beschreibung eines Incidents ein. Geben Sie zum Beispiel Verbindung konnte nicht hergestellt werden ein.
    10. Klicken Sie auf die Schaltfläche Absenden.
      Der REST-API-Explorer sendet Ihre Anforderung an die Predictive Intelligence-API.
      Das System sagt den Ausgabewert im Abschnitt „Antworttext“ der API-Ausgabe voraus. Sie können andere Kurzbeschreibungen verwenden, um zu testen, was die Lösung vorhersagt.
    11. Wahlweise: Senden Sie eine andere Anforderung an die Predictive Intelligence-API, um das Vorhersagemodell erneut zu testen.
      1. Kehren Sie zum Abschnitt Abfrageparameter des Predictive Intelligence-Formulars zurück.
      2. Geben Sie im zweiten Feld eine kurze Beschreibung ein, die sich auf eine andere Art von Incident bezieht. Geben Sie zum Beispiel Verbindung zu MSSQL konnte nicht hergestellt werden ein.
      3. Klicken Sie auf die Schaltfläche Absenden.
      Der Abschnitt mit dem Antworttext wird möglicherweise aktualisiert, um ein anderes Ergebnis als in Schritt 9 anzuzeigen. Dies hängt von den Incident-Kategorien ab, die Sie bei der Einrichtung der Lösungsdefinition konfiguriert haben. Mit anderen Worten, das Ändern des Kurzbeschreibungstexts kann den Incident als eine andere Art von Problem neu klassifizieren.

    Beispiel

    Sie können das Vorhersagemodell Predictive Intelligence auch testen, wenn Sie mithilfe des Incident-Formulars einen neuen Incident-Datensatz erstellen.
    1. Navigieren zu Incident > Neu erstellen:.
    2. Legen Sie in dem neuen Incident-Formular, das daraufhin geladen wird, die Felder wie folgt fest.
      • Benutzer: Geben Sie den Namen des Anrufers ein.
      • Kategorie: Als Standard belassen.
      • Kurzbeschreibung: Geben Sie eine Kurzbeschreibung ein, die Sie testen möchten.
    3. 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.

    Hinweis:
    Bei einigen Kurzbeschreibungen wird die Vorhersage möglicherweise nicht verarbeitet, da die Konfidenz der Lösung bei der Vorhersage des Werts für diese Eingabe nicht ausreicht.