PredictabilityEstimateStore  – Global

Ermöglicht das Speichern und Abrufen 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)

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.

Tabelle : 1. Parameter

Name	Typ	Beschreibung
mlEstimate	PredictabilityEstimate	Vorhersagbarkeitsschätzung () Objekt, das dem Store hinzugefügt werden soll.

Tabelle : 2. Rückgaben

Typ	Beschreibung
Zeichenfolge	Name der vom System generierten Vorhersagefähigkeitsschätzung

Das folgende Beispiel zeigt, wie eine Vorhersagbarkeitsschätzung dem Store eine Lösung hinzugefügt wird. Use PredictabilityEstimate - commitTrainingJob() 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)

Entfernt ein angegebenes Objekt für die Vorhersagbarkeitsschätzung aus dem Store.

Tabelle : 3. Parameter

Name	Typ	Beschreibung
Name	Zeichenfolge	Name der PredictabilityEstimate () Zu löschendes Objekt.

Tabelle : 4. Rückgaben

Typ	Beschreibung
Keine

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)

Ruft ein Objekt für die Vorhersagbarkeitsschätzung aus einem Store ab.

Tabelle : 5. Parameter

Name	Typ	Beschreibung
Name	Zeichenfolge	Name einer Vorhersagbarkeitsschätzung in einem Store

Tabelle : 6. Rückgaben

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

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() und PredictabilityEstimateVersion - getStatus() anzeigen.

// 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)

Ruft die Namen aller Definitionsdatensätze für Vorhersagbarkeitsschätzung im Store ab.

Tabelle : 7. Parameter

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.
Optionen.Bereich	Zeichenfolge	Optional. Name eines Anwendungsbereichs für Ihr Lösungsobjekt.

Tabelle : 8. Rückgaben

Typ	Beschreibung
Array	Liste von Zeichenfolgen, die Namen von Vorhersagbarkeitsschätzungsobjekten im Store darstellen.

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)

Aktualisiert ein Objekt für die Vorhersagbarkeitsschätzung in einem Store.

Tabelle : 9. Parameter

Name	Typ	Beschreibung
Name	Zeichenfolge	Name der zu aktualisierenden Vorhersagbarkeitsschätzung.
mlEstimate	PredictabilityEstimate	Vorhersagbarkeitsschätzung () zu aktualisierende Objekteigenschaften.

Tabelle : 10. Rückgaben

Typ	Beschreibung
Keine

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);