RegressionSolutionStore - グローバル

ソリューション の保存と取得を可能にします 。

RegressionSolutionStore API には 予測インテリジェンス プラグイン (com.glide.platform_ml) が必要です。この API は sn_ml 名前空間内で提供されます。

RegressionSolutionStore - add(オブジェクト mlSolution)

新しいソリューション オブジェクトをストアに追加し、一意の名前を返します。

注:

ラベル値は一意である必要はありません。たとえば、このメソッドを同じラベルで 10 回実行すると、異なる一意の名前が付けられた 10 個のオブジェクトがストアに追加されます。

表 : 1. パラメーター

名前	タイプ	説明
mlSolution	RegressionSolution	ストアに追加する RegressionSolution()

表 : 2. 返される内容

タイプ	説明
文字列	システムによって生成されたソリューション名。

次の例は、ストアにソリューションを追加する方法を示しています ソリューション ソリューションRegressionSolution - SubmitTrainingJob() を使用して、ソリューションをストアに追加してからトレーニングします。

// Create a dataset 
var myData = new sn_ml.DatasetDefinition({

  'tableName' : 'incident',
  'fieldNames' : ['assignment_group', 'short_description', 'description'],
  'encodedQuery' : 'activeANYTHING'

});

// Create an solution 
var mySolution = new sn_ml.RegressionSolution({

  'label': "my solution definition",
  'dataset' : myData,
  'predictedFieldName' : 'assignment_group',
  'inputFieldNames':['short_description']

});

// Add the solution to the store to later be able to retrieve it.
var my_unique_name = sn_ml.RegressionSolutionStore.add(mySolution);

RegressionSolutionStore - deleteObject(文字列 name)

指定されたソリューションオブジェクトをストアから削除します。

表 : 3. パラメーター

名前	タイプ	説明
name	文字列	RegressionSolution() 削除するオブジェクト。 の名前

表 : 4. 返される内容

タイプ	説明
なし

次の例は、ストアからソリューションを削除する方法を示しています。

sn_ml.RegressionSolutionStore.deleteObject("ml_sn_global_global_solution");

RegressionSolutionStore - get(文字列 name)

ソリューションオブジェクトをストアから取得します。

表 : 5. パラメーター

名前	タイプ	説明
name	文字列	ストア内のソリューションの名前。

表 : 6. 返される内容

タイプ	説明
オブジェクト	RegressionSolution 表されていますオブジェクトが存在しない場合はエラーを返します。

および ClassificationSolutionVersion - getStatus() メソッドを使用して次の例は、get() メソッドを使用してストアからソリューションオブジェクトを取得し、 RegressionSolution - getActiveVersion()。

// Get status
var mlSolution = sn_ml.RegressionSolutionStore.get('ml_incident_categorization');

gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(mlSolution.getActiveVersion().getStatus(), null, 2)));

出力：

{
 "state":"solution_complete",
 "percentComplete":"100",
 "hasJobEnded":"true"
}

RegressionSolutionStore - getAllNames(オブジェクト options)

ストア内のすべてのソリューション定義レコードの名前を取得します。

表 : 7. パラメーター

名前	タイプ	説明
オプション	オブジェクト	指定されたプロパティ内の結果を制限するオプション。 { "label": "String", "domainName": "String", "scope": "String" };
options.label	文字列	オプション。ソリューションオブジェクトのラベル。
options.domainName	文字列	オプション。ソリューションオブジェクトのドメインの名前。参照先 ドメインセパレーションと 予測インテリジェンス.
options.scope	文字列	オプション。ソリューションオブジェクトの アプリケーションスコープ の名前。

表 : 8. 返される内容

タイプ	説明
アレイ	ストア内の文字列表現ソリューションオブジェクトの名前のリスト。

次の例では、getAllNames() メソッドがストア内のすべての名前のリストを返します。

gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(sn_ml.RegressionSolutionStore.getAllNames()), null, 2));

出力:

[
  "ml_x_snc_global_global_my_solution_definition_3",
  "ml_incident_assignment",
  "ml_x_snc_global_global_my_solution_definition",
  "ml_x_snc_global_global_my_solution_definition_2",
  "ml_sn_global_global_incident_service"
]

次の例では、getAllNames() メソッドは options パラメーターに設定された値に関連付けられている名前のみを返します。

var options = {
  'label' : 'my solution definition',
  'domainName' : 'global',
  'scope' : 'global'
};
var solNames = sn_ml.RegressionSolutionStore.getAllNames(options);
gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(solNames), null, 2));

出力：

[
  "ml_x_snc_global_global_my_solution_definition"
]

RegressionSolutionStore - update(文字列 name, オブジェクト mlSolution)

ストア内の既存のオブジェクトをパラメーターとして渡されたオブジェクトに置き換えます。指定されたオブジェクト名は空であるか、一致している必要があります。

表 : 9. パラメーター

名前	タイプ	説明
name	文字列	更新するソリューションの名前。
mlSolution	RegressionSolution	更新するオブジェクトプロパティ。RegressionSolution()

表 : 10. 返される内容

タイプ	説明
なし

次の例は、ストア内のソリューションオブジェクトを更新する方法を示しています。

var solutionUpdate = new sn_ml.RegressionSolution({
  'label': 'my solution definition',
  'dataset' : myData,
  'predictedFieldName' : 'assignment_group',
  'inputFieldNames': ['short_description']
});

sn_ml.RegressionSolutionStore.update('ml_sn_global_global_incident_service', solutionUpdate);