分類に [グループ] を使用する
API を使用して、[グループ] フィールドに基づいてトレーニング用の複数の分類ソリューションを同時に送信します。
オプションの [グループ] 機能を使用して、地理的な場所やドメインなど、複数のデータ領域をカバーする 1 つの分類ソリューションをトレーニングおよび管理できます。
[グループ化] を使用してソリューションをトレーニングするには、API を使用して分類ソリューション定義を作成するときに groupby パラメーターを追加する必要があります。groupby パラメーターは、個々のモデルが各 groupby 値に属するデータのサブセットに作成されるカテゴリ列のみを入力として受け入れます。機能に設定された最小レコード基準を満たす子ソリューションのみが作成されます。ここで、予測呼び出しは、予測入力に存在する Group By 値に基づいて、対応する Group By モデルにルーティングされます。バッチ予測はサポートされていません。
地理的な場所の [グループ] シナリオ
たとえば、グローバル企業で受信レコードに分類ルーティングを使用しており、米国とヨーロッパに 1 つのサポートセンターがあるとします。ここでは、米国のインシデント用に 1 つのモデルとヨーロッパのインシデント用に別のモデルを持つ単一の分類ソリューションを作成します。
このシナリオでは、次の 2 つの方法のいずれかを使用できます。
- 2 つの別々の ML 分類ソリューション定義を作成してトレーニングします。1 つは米国のインシデントのみでフィルタリングされ、もう 1 つはヨーロッパのインシデントのみでフィルタリングされます。
- groupby パラメーターを使用して国の場所の Groupby を作成し、すべての米国の定義で米国モデルが作成され、すべての欧州の定義で欧州モデルが作成されるようにします。次に、インシデントに基づいて、正しい分類カテゴリを予測するために使用するモデルが識別されます。
2 番目のアプローチには、使用するモデルが医療や金融など、さまざまな領域に存在できるという利点があります。このアプローチは、管理対象の国の場所またはドメインが複数ある場合に特に有益です。
API を介したグループ化を使用したトレーニングと予測の使用例
var myIncidentData = new sn_ml.DatasetDefinition({
'tableName' : 'incident',
'fieldNames' : ['category','short_description','assignment_group','description','priority'],
'encodedQuery' : 'activeANYTHING'
});
var mySolution = new sn_ml.ClassificationSolution({
'label': 'solution label',
'dataset' : myIncidentData,
'groupByFieldName' : 'assignment_group',
'predictedFieldName': 'category',
'inputFieldNames': ['short_description','description','priority']
});
//Add solution definition
var solution_gr = sn_ml.ClassificationSolutionStore.add(mySolution)
//Get existing solution
var my_unique_name = sn_ml.ClassificationSolutionStore.get('solution name');
// submit training job
var solutionVersion = my_unique_name.submitTrainingJob();
// Run prediction
var input = new GlideRecord("incident");
input.get("sys_id");
// configure optional parameters
var options = {};
options.apply_threshold = false;
var mlSolution = sn_ml.ClassificationSolutionStore.get('solution name');
//Prediction using glide record
var results = mlSolution.getActiveVersion().predict(input, options);
//Prediction using map
var results = mlSolution.getActiveVersion().predict([{ 'short_description': input.short_description,
'assignment_group': input.assignment_group }], options);この例と機械学習 API の一般的な使用法に関する詳細なコンテキストについては、以下の「関連トピック」セクションで引用されているドキュメントを参照してください。