ClusteringSolutionVersion : Global
Die ClusteringSolutionVersion -API ist ein skriptfähiges Objekt, das in den Filialen Predictive Intelligence verwendet wird.
Diese(s) Die API erfordert das Plugin Predictive Intelligence (com.glide.platform_ml) und wird im Namespace sn_ml bereitgestellt.
Es wird für die Arbeit mit Lösungsversionen verwendet, die auf ClusteringSolution-API- Objekten im ClusteringSolution-Storebasieren.
Das System erstellt bei jedem Training einer Lösungsdefinition eine Lösungsversion. Die meisten Versionen werden während des geplanten Lösungstrainings erstellt.
ClusteringSolutionVersion – cancelUpdateJob ()
Bricht einen Aktualisierungsauftrag für einen Trainer ab.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Keine |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Keine |
Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie einen aktiven Trainingsauftrag abbrechen, der mit der Methode „submitTrainingJob()“ übermittelt wurde.
var myCluster = new sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");
var mlSolutionVersion = myCluster.getActiveVersion();
mlSolutionVersion.cancelUpdateJob();
ClusteringSolutionVersion – löschenClusterZuweisungen(Objektoptionen)
Löscht Clusterzuweisungen aus Zeilen nach Position in Tabellensequenz oder GlideDateTime.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Optionen | Objekt | Objekt, das eine Option zum Löschen von Clusterzuweisungen definiert. Hinweis: Nur eine Löschoption ist gültig. |
| Optionen.AktualisiertBis | Zeichenfolge | Löscht Zeilen für Cluster mit update_since -Werten, die vor diesem Wert liegen. Das Format muss als GlideDateTimeangegeben werden. |
| Optionen.SequenzUntil | Zeichenfolge | Löscht Zeilen für Cluster , wobei „insert_sequence “-Werte vor diesem Wert in der ML-Clusterdetailtabelle [ml_cluster_detail] liegen. Der Startpunktwert der Sequenzposition ist 1. |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Nummer | Anzahl der Zeilen, die aus der Tabelle „ML-Clusterdetails“ [ml_cluster_detail] gelöscht wurden. |
Das folgende Beispiel zeigt, wie Zeilen für Cluster mit der Zeit update_since vor „2020-06-28 02:50:53“gelöscht werden.
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);
Ausgabe:
Number of deleted rows: 6417
Das folgende Beispiel zeigt, wie Zeilen für Cluster mit update_since gelöscht werden, die sequenziell vor 1000positioniert sind.
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);
Ausgabe:
Number of deleted rows: 999
ClusteringSolutionVersion – getClusterAssignments (Objektoptionen)
Ruft Zuweisungen für eine Clusterlösung ab.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Optionen | Objekt | Werte, die zum Eingrenzen der zurückgegebenen Ergebnisse nach Gruppe, Ebene, Systemaktualisierungszeiten und Tabellenzeilennummer in einer Clusterlösung verwendet werden. Mindestens ein Argument muss angegeben werden. |
| Optionen.Cluster_ID | Zeichenfolge | Optional. Cluster-ID einer trainierten Lösung in der Tabelle „Clusterzusammenfassung“ [ml_cluster_summary]. |
| Optionen.Gruppe_Nach | Zeichenfolge | Optional. Gibt das Segmentierungsfeld an, für das Clustermitgliedschaften abgerufen werden sollen, z. B. assignment_group. Dieses Feld bietet die gleiche Gruppierung wie Optionen im Kontrollkästchen Gruppe verwenden nach im Formular „Clustering-Definition“. Die bereitgestellten Informationen variieren je nach der im Feld Tabelle ausgewählten Tabelle. Weitere Informationen finden Sie unter Clusterlösung erstellen und trainieren . |
| Optionen.Beschränkung | Nummer | Optional. Maximale Anzahl der abzurufenden Clusterzuweisungen. |
| Optionen.SequenzSeit | Nummer | Startposition in einer Tabellensequenz. Gibt Informationen für Cluster zurück, für die „insert_sequence“ aktiviert ist und die nach diesem Wert in der Tabelle „ML-Clusterdetail“ [ml_cluster_detail] positioniert sind. Der Startpunktwert der Sequenzposition ist 1. |
| Optionen.SequenzUntil | Nummer | Gibt Zuweisungen für Cluster zurück , wobei „insert_sequence “-Werte vor diesem Wert in der ML-Clusterdetailtabelle [ml_cluster_detail] liegen. Der Startpunktwert der Sequenzposition ist 1. |
| Optionen.topNPerCluster | Nummer | Anzahl der besten Ergebnisse, die für jedes Cluster empfangen werden sollen. |
| Optionen.AktualisiertSeit | Zeichenfolge | Optional. Datum und Uhrzeit. Gibt Informationen für Cluster mit sys_updated_on nach dem in GlideDateTime. |
| Optionen.AktualisiertBis | Zeichenfolge | Optional. Datum und Uhrzeit. Gibt Informationen für Cluster mit sys_updated_on vor dem in GlideDateTime. |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Array | Liste von Objekten, die Clusterinformationen enthalten, in aufsteigender Reihenfolge nach cluster_id. |
| <object>.cluster_id | Eindeutige Clusternummer innerhalb einer Lösung von Clustern. |
| <object>.group_by | Bei Gruppierung der Name des Segmentierungsfelds, das diesem Cluster zugeordnet ist. |
| <object>.rec_display_id | Datensatztyp und -nummer. |
| <object>.rec_sys_id | sys_id des Datensatzes. |
Das folgende Beispiel zeigt, wie das Objekt options zum Filtern von Clustering-Ergebnissen verwendet wird.
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);
Ausgabe:
[{"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(Objektoptionen)
Ruft Informationen für eine angegebene Clusterlösung ab im Store. Die Reinheitsmessung liefert Einblicke als Prozentsatz für die Clustering-Felder, auf denen die Reinheit basiert.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Optionen | Objekt | Optional. Objekt mit Eigenschaften, die das Filtern von Ergebnissen innerhalb einer Clusterlösung ermöglichen.
Standard: Gibt Clustermitgliedschaften für alle Cluster zurück. |
| Optionen.Cluster-ID | Zeichenfolge | Optional. Cluster-ID einer trainierten Lösung in der Tabelle „Clusterzusammenfassung“ [ml_cluster_summary]. |
| Optionen.GruppeNach | Zeichenfolge | Optional. Gibt das Segmentierungsfeld an, für das Clustermitgliedschaften abgerufen werden sollen, z. B. assignment_group. Dieses Feld bietet die gleiche Gruppierung wie Optionen im Kontrollkästchen Gruppe verwenden nach im Formular „Clustering-Definition“. Die bereitgestellten Informationen variieren je nach der im Feld Tabelle ausgewählten Tabelle. Weitere Informationen finden Sie unter Clusterlösung erstellen und trainieren . |
| Optionen.Beschränkung | Nummer | Optional. Maximale Anzahl der abzurufenden Clusterzuweisungen. |
| Optionen.recSysId | Zeichenfolge | Optional. Sys_id eines Datensatzes, nach dem Clusterinformationen gesucht werden sollen. |
| Optionen.SequenzSeit | Nummer | Startposition in einer Tabellensequenz. Gibt Informationen für Cluster zurück, für die „insert_sequence“ aktiviert ist und die nach diesem Wert in der Tabelle „ML-Clusterdetail“ [ml_cluster_detail] positioniert sind. Der Startpunktwert der Sequenzposition ist 1. |
| Optionen.SequenzUntil | Nummer | Optional. Endposition in einer Tabellensequenz. Gibt Zuweisungen für Cluster zurück , wobei „insert_sequence “-Werte vor diesem Wert in der ML-Clusterdetailtabelle [ml_cluster_detail] liegen. Der Startpunktwert der Sequenzposition ist 1. |
| Optionen.AktualisiertSeit | Zeichenfolge | Optional. Datum und Uhrzeit. Gibt Informationen für Cluster mit sys_updated_on nach dem in GlideDateTime -Format. |
| Optionen.AktualisiertBis | Zeichenfolge | Optional. Datum und Uhrzeit. Gibt Informationen für Cluster mit sys_updated_on vor dem in GlideDateTime. |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Array | Liste von Objekten, die Clusterinformationen enthalten. |
| <object>.cluster_concept | Satz von Wörtern, die den Cluster in absteigender Reihenfolge der Häufigkeit beschreiben. Datentyp: Zeichenfolge |
| <object>.cluster_id | Eindeutige Clusternummer innerhalb einer Lösung von Clustern. |
| <object>.cluster_quality | Zahl von 0 bis 100. Höhere Zahlen bedeuten eine höhere Clusterdichte. Datentyp: Zeichenfolge |
| <object>.Cluster_Größe | Anzahl der Datensätze in einem Cluster. Datentyp: Zeichenfolge |
| <object>.group_by | Bei Gruppierung der Name des Segmentierungsfelds, das diesem Cluster zugeordnet ist. Datentyp: Zeichenfolge |
| <object>.insert_sequence | Sequenzielle Positionsnummer des Clusters in der Tabelle „Clusterzusammenfassung“ [ml_cluster_summary]. Datentyp: Zeichenfolge |
| <object>.Reinheit | Prozentwert, der die Reinheit der Clusterqualität darstellt. |
| <object>.sys_updated_on | System- GlideDateTime -Wert, der das Datum und die Uhrzeit der letzten Aktualisierung dieses Clusters darstellt. Datentyp: Zeichenfolge |
Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie die Parameter für das Optionsobjekt festlegen und die gefilterten Cluster-Ergebnisse drucken.
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));
Ausgabe:
[
{
"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()
Ruft Lösungsobjekteigenschaften ab und Versionsnummer.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Keine |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Objekt | Inhalt der Details zu Datensatz und ClusteringLösungsversion. Die Ergebnisse variieren je nach Einrichtung der Objekteigenschaften. |
| <Object>.Algorithmuskonfiguration | Die Ergebnisse der EigenschaftJavaScript-Objekt, das Algorithmuskonfigurationseigenschaften enthält. variieren je nach dem in der Eigenschaft algorithm festgelegten Wert. Datentyp: Objekt |
| <Object>.algorithmKonfiguration.algorithm | Methode zur Codierung Ihrer Lösung. Eigenschaften für dbscan:
Eigenschaften für kmeans: Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.algorithmConfig.distanceMetric | Nur DB-Scan-Algorithmus Abstandsmetrik für die Suche nach ähnlichen Datenobjekten. Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.algorithmConfig.emissions | Nur DB-Scan-Algorithmus Dezimalwert zwischen 0 und 1, der die Größe des Arbeitsbereichs-Suchradius darstellt. Datentyp: Zahl |
| <Object>.algorithmConfig.minimumNachbarn | Nur DB-Scan-Algorithmus Mindestanzahl von Nachbarpunkten, die in einem Punkt erforderlich sind, um Teil eines Clusters zu sein. Für levenshteinDistance muss der Wert 1 sein, damit keine Punkte aus dem Datensatz ausgeschlossen werden. Datentyp: Zahl |
| <Object>.algorithmConfig.targetCoverage | Nur K-Means-Algorithmus. Perzentilfeld zum Herausfiltern von Datensätzen, die einander weniger ähnlich sind. Datentyp: Zahl |
| <Object>.datasetProperties | Listet die Eigenschaften des DatatsetDefinition- Objekts auf, das der Lösung zugeordnet ist.
Datentyp: Objekt |
| <Object>.datasetProperties.encodedQuery | Codierte Abfragezeichenfolge im Standard-Glide-Format. Siehe Codierte Abfragezeichenfolgen. Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.datasetProperties.fieldDetails | Liste von JavaScript-Objekten, die Feldeigenschaften angeben. Datentyp: Array von Objekten |
| <Object>.datasetProperties.fieldDetails.name | Name des Felds, das die Art der Informationen definiert, auf die dieser Datensatz beschränkt werden soll Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.datasetProperties.fieldDetails.type | Feldtyp für maschinelles Lernen. Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.datasetProperties.fieldNames | Liste der Feldnamen aus der angegebenen Tabelle als Zeichenfolgen. Beispiel: „fieldNames“ : ["short_description", "priority"]. Datentyp: Array |
| <Object>.datensatzEigenschaften.tabellenname | Name der Tabelle für den Datensatz. Beispiel: „tableName“ : „Incident“. Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.Domänenname | Domänenname, der diesem Datensatz zugeordnet ist. Siehe Domain Separation und Predictive Intelligence. Datentyp: Zeichenfolge |
| Objekt.EncoderEigenschaften | Encoder-Objekt, das dieser Lösung zugewiesen ist. Siehe Encoder: Encoder (Objektkonfiguration). Datentyp: Objekt |
| Object.groupByFieldName | Feldname, nach dem das System Datensätze in einen oder mehrere Cluster gruppiert. Datentyp: Zeichenfolge |
| Objekt.EingabeFeldNamen | Liste der Eingabefeldnamen als Zeichenfolgen. Das Modell verwendet diese Felder, um Vorhersagen zu treffen. Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.istAktiv | Kennzeichnung, die angibt, ob diese Version aktiv ist. Gültige Werte:
Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.label | Gibt die Vorhersageaufgabe an. Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.minDatensätzeProCluster | Mindestanzahl von Datensätzen, die in einem Cluster zulässig sind. Datentyp: Zahl |
| <Object>.name | Vom System zugewiesener Name Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.processingLanguage | Verarbeitungssprache im zweibuchstabigen ISO 639-1-Sprachcodeformat. Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.scope | Objektbereich. Derzeit ist globalder einzige gültige Wert.Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.Stoppwörter | Optional. Voreingestellte Liste von Zeichenfolgen, die das System basierend auf der Einstellung der Eigenschaft language automatisch generiert. Einzelheiten hierzu finden Sie unter Anwenderdefinierte Stoppwortliste erstellen. Datentyp: Array |
| <Object>.trainingFrequency | Die Häufigkeit, mit der das Modell neu trainiert werden soll. Mögliche Werte:
Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.updateFrequency | Die Häufigkeit, mit der das Modell für die Lösungsdefinition neu erstellt werden muss. Mögliche Werte:
Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.versionsnummer | Versionsnummer von ClusteringSolution- Objekt. |
Im folgenden Beispiel werden Eigenschaften der aktiven Objektversion im Store abgerufen.
// 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));
Ausgabe:
*** 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 IncludesDetails)
Ruft den Status des Schulungsabschlusses ab.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| IncludeDetails | Boolean | Kennzeichnung, die angibt, ob der Status detailszurückgegeben werden soll. Gültige Werte:
Standardwert: False |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Objekt | JavaScript-Objekt, das Informationen zum Schulungsstatus für enthält ein ClusteringSolution- Objekt. |
| <Object>.state | Abschlussstatus des Trainings. Wenn der Trainingsauftrag einen Terminalstatus erreicht, verlässt er diesen Zustand nicht. Bei einem Status im Terminal-Bereich wird die Eigenschaft hasJobEnded auf truefestgelegt.Mögliche Werte:
Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.hatAuftragBeendet | Kennzeichnung, die angibt, ob das Training abgeschlossen ist. Gültige Werte:
Datentyp: Boolescher Wert als Zeichenfolge |
| <Object>.percentComplete | Schulungsfortschritt abgeschlossen. Wenn der Prozentsatz der Fertigstellung kleiner als 100 ist, befindet sich der Auftrag möglicherweise in einem Terminalstatus. Zum Beispiel, wenn das Training abläuft. Datentyp: Zahl als Zeichenfolge Bereich: 0 bis 100 |
| <Object>.details | Objekt mit einer Liste zusätzlicher Schulungsdetails. Datentyp: Objekt |
Das folgende Beispiel zeigt ein erfolgreiches Ergebnis mit abgeschlossenem Training.
// 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)));
Ausgabe:
{
"state":"solution_complete",
"percentComplete":"100",
"hasJobEnded":"true",
"details":{"stepLabel":"Solution Complete"} // This information is only returned if getStatus(true);
}
Das folgende Beispiel zeigt ein nicht erfolgreiches Ergebnis mit abgeschlossenem Training.
// 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));
Ausgabe:
{
"state":"solution_error",
"percentComplete":"100",
"hasJobEnded":"true"
}
ClusteringLösungsVersion – getTopNPurityInfo(Objektoptionen)
Ruft die besten Reinheitsergebnisse für eine Clustering-Lösung ab. Die Reinheitsmessung liefert Einblicke als Prozentsatz für die Clustering-Felder, auf denen die Reinheit basiert.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Optionen | Objekt | Optionen, die die Anzahl und das Format der Ergebnisse für die Top-Clusterreinheit bestimmen. |
| Optionen.ClusterIds | Array | Optional. Liste der als Zeichenfolgen bereitgestellten Cluster-IDs. Eine Cluster-ID wird in der Tabelle „Clusterzusammenfassung“ [ml_cluster_summary] angegeben. Wenn angegeben, gibt diese Methode Reinheitsclusterinformationen für jeden angegebenen Cluster zurück. Standard: Diese Methode gibt Reinheitsinformationen für alle Cluster zurück. |
| Optionen.GruppeNach | Array | Optional. Listen Sie Zeichenfolgen des Felds „group_by“ aus Ihrer Tabelle auf, damit das System die Klasse identifizieren kann, die im Cluster am häufigsten vorkommt. Wenn angegeben, werden Reinheitsinformationen für Clusterlösungen mithilfe von group_by-Feldern zurückgegeben. In der Tabelle „Clusterzusammenfassung“ [ml_cluster_summary] werden Cluster und alle zugehörigen Werte für „Gruppieren nach“ aufgelistet. Dieses Feld gilt nur für Cluster, die „Gruppieren nach“ in der Clustering-Definition verwenden. Berechtigte Felder sind im Feld Tabelle aufgeführt. Einzelheiten zur Funktion „Gruppieren nach“ finden Sie unter Clusterlösung erstellen und trainieren. |
| Optionen.Reinheitsfelder | Array | Optional. Liste der Reinheitsfeldzeichenfolgen. Wenn angegeben, gibt diese Methode nur Informationen für diese Reinheitsfelder zurück. Sie können die Reinheitswerte für einen Cluster in den Listen der Tabelle „Clusterzusammenfassung“ [ml_cluster_summary] anzeigen. Hinweis:
Wenn purity_fields und top_n_fields angegeben werden, gibt diese Methode zuerst top_n_fields zurück und wählt dann Felder aus purity_fieldsaus. Standard: Gibt Reinheitsinformationen für alle für den Cluster gespeicherten Reinheitsfelder zurück. |
| Optionen.topN | Nummer | Optional. Beschränkt die Anzahl der Vorhersagen, um auf die höchsten Werte für jedes Reinheitsfeld zurückzugeben. Höchstwert: 10 Standard: Gibt alle Reinheitsinformationen für jedes Reinheitsfeld zurück. |
| options.topNFields | Nummer | Optional. Beschränkt die Anzahl der zurückgegebenen Reinheitsfelder auf Felder mit der höchsten Reinheit für jeden Cluster. Höchstwert: 10 Standard: Gibt alle Felder im Cluster zurück. |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Zeichenfolge | JSON-formatierte Zeichenfolge, die eine Liste von Clustern mit Reinheitsfeldern und Details enthält. Hinweis: Die Ergebnisse variieren je nach den im Eingabeparameter options vorgenommenen Einstellungen. Die folgenden Informationen veranschaulichen, wie die Ergebnisse für die Clusterreinheit sortiert und kategorisiert werden. Die tatsächliche Ausgabe finden Sie im Beispiel. |
| Zeichenfolge<clusterID> | Liste der Cluster in absteigender Reihenfolge nach Reinheitswert pro Cluster. Datentyp: Array |
| Zeichenfolge<clusterID> .<field> | Liste von Objekten, die Reinheitsfelder darstellen, die in absteigender Reihenfolge nach Reinheitswert pro Feld angeordnet sind. Die Eigenschaft des Eingabeobjektparameters options.top_n_fields bestimmt die Anzahl der zurückgegebenen Felder.
Datentyp: Array |
| Zeichenfolge<clusterID> .<field> .<values> | Liste von Objekten mit Feldwert und Reinheit. Beispiel: {"priority":[{"5":"100"}]} ist ein Prioritätsfeld mit einer Punktzahl von 5 und einem Reinheitswert von 100 Prozent. Ergebnisliste in absteigender Reihenfolge nach Reinheitsprozentsatz. Die Eigenschaft des Eingabeobjektparameters options.top_n bestimmt die Anzahl der zurückgegebenen Ergebnisse.Datentyp: Array |
Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie die beiden besten Reinheitsergebnisse für das Kategoriefeld in bestimmten Clusterlösungen abrufen.
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);
}
Die Ausgabe zeigt Reinheitseinblicke basierend auf den Einstellungen im Optionsparameter an.
{"1":[{"category":[{"network":"99.96"},{"inquiry":"0.04"}]}],"3":[{"category":[{"Systems Engineering":"100"}]}],
"5":[{"category":[{"Security":"100"}]}]}
ClusteringSolutionVersion – getUpdateStatus()
Ruft den Status des neuesten Aktualisierungsauftrags für die Clusterlösung ab.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Keine |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Zeichenfolge | Status des Updates der Clusterlösung. Status:
|
Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie den Aktualisierungsstatus einer Clustering-Lösung abrufen.
var myCluster = new sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");
gs.print(JSON.stringify(myCluster.getActiveVersion().getUpdateStatus()));
Ausgabe:
"Update Complete"
ClusteringSolutionVersion – getVersionNumber()
Ruft die Versionsnummer von ab ein Lösungsobjekt.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Keine |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Zeichenfolge | Versionsnummer. |
Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie eine Versionsnummer abrufen.
// 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));
Ausgabe:
Version number: 1
ClusteringSolutionVersion – vorhersagen (Objekteingabe, Objektoptionen)
Ruft die Eingabedaten für eine Vorhersage ab.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Eingabe | Objekt | GlideRecord oder ein Array von JSON-Objekten, die Feldnamen und Werte als Schlüssel-Wert-Paare enthalten. |
| Optionen | Objekt | Optionale Werte zum Filtern von Vorhersageergebnissen. |
| Optionen.apply_threshold | Boolean | Kennzeichnung, die angibt, ob der Schwellenwert für die Lösung überprüft und auf den Ergebnissatz angewendet werden soll. Gültige Werte:
Standardwert: True |
| Optionen.top_n | Nummer | Wenn angegeben, werden die besten Ergebnisse bis zur angegebenen Anzahl von Vorhersagen zurückgegeben. |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Objekt | JSON-Objekt, das die nach sys_id oder record_number sortierten Vorhersageergebnisse enthält. |
| <Object>.<identifier> | Liste von Objekten mit Details für jedes Vorhersageergebnis. Datentyp: Array von Objekten
|
| <Object>.<identifier> .<object>.confidence | Wert der Konfidenz, die der Vorhersage zugeordnet ist. Beispiel: 53,84. Datentyp: Zahl |
| <Object>.<identifier> .<object>.predictedSysId | Die sys_id des vorhergesagten Werts. Ergebnisse können aus jeder Tabelle stammen, in der Informationen vorhergesagt werden. Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.<identifier> .<object>.predictedValue | Wert, der das Vorhersageergebnis darstellt. Datentyp: Zeichenfolge |
| <Object>.<identifier> .<object>.threshold | Wert des konfigurierten Schwellenwerts, der der Vorhersage zugeordnet ist. Datentyp: Zahl |
Das folgende Beispiel zeigt, wie Vorhersageergebnisse für einepredict ()- Methode angezeigt werden, die einen GlideRecord nach sys_id als Eingabe akzeptiert und optionale Parameter einschließt, um die Top-3-Ergebnisse zu beschränken und den Schwellenwert auszuschließen.
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": ""
}
]
}
Das folgende Beispiel zeigt, wie Vorhersageergebnisse für einepredict ()- Methode angezeigt werden, die ein Array von Feldnamen als Schlüssel-Wert-Paare für die Eingabe akzeptiert und optionale Parameter einschließt, um die Top-3-Ergebnisse zu beschränken und den Schwellenwert auszuschließen.
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(Objektoptionen)
Sendet Cluster-Aktualisierungsaufträge mit Optionen, um die Ergebnisse auf eine bestimmte Tabelle einzugrenzen und nach übereinstimmenden Datensätzen zu filtern.
| Name | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Optionen | Objekt | JavaScript-Objekt, das Optionen enthält, auf denen eine Aktualisierung der Clusterlösung basieren soll. |
| Optionen.Filter | Zeichenfolge | Codierte Abfragezeichenfolge im Standard-Glide-Format. Siehe Codierte Abfragezeichenfolgen. Ermöglicht die Ausführung eines Aktualisierungsauftrags basierend auf dem bereitgestellten Filter. |
| Optionen.Tabelle | Zeichenfolge | Name der Tabelle, für die ein Aktualisierungsauftrag ausgeführt werden soll. |
| Typ | Beschreibung |
|---|---|
| Keine |
Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie einen Aktualisierungsauftrag übermitteln.
var myCluster = new sn_ml.ClusteringSolutionStore.get("ml_x_snc_global_global_clustering_solution");
var options = {"filter" : "precision", "table" : "incident"};
myCluster.getActiveVersion().submitUpdateJob(options);