分類に Group By を使用
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。
Group By 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、カテゴリ列のみを入力として受け入れ、各 groupby 値に属するデータのサブセットに対して個々のモデルが作成されます。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 [グループ] 値に基づいて、対応する [グループ] 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化シナリオ
たとえば、グローバル企業が受信レコードに分類ルーティングを使用し、米国とヨーロッパに 1 つずつ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の 1 つのモデルとヨーロッパのインシデント用の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ーされ、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のモデルを作成し、すべてのヨーロッパの定義でヨーロッパのモデルを作成します。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を識別します。
2 番目のアプローチには、使用するモデルが医療や財務などのさまざまな領域に存在する可能性があるという利点があります。このアプローチは、複数の国の場所またはドメインを維持する場合に特に役立ちます。
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、このページの「関連コンテンツ」セクションのリンクを参照してください。