RegressionSolution - 전역

워싱턴 DC API 참조

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washingtondc

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ko-KR

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워싱턴 DC API 참조

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crapiref

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crapiref

workflow

Creator

RegressionSolution - 전역

릴리스 버전: Washingtondc

업데이트 날짜 2024년 02월 01일

읽기19분

RegressionSolution API는 저장소에서 사용되는 스크립트 가능한 개체입니다예측 인텔리전스.

이 API에는 예측 인텔리전스 플러그인(com.glide.platform_ml)이 필요하며 sn_ml 네임스페이스 내에서 제공됩니다.

솔루션 설정-교육 흐름은 다음과 같습니다.

DatasetDefinition API를 사용하여 데이터 세트를 만듭니다.
옵션입니다. 인코더 API를 사용하여 인코더를 빌드합니다.
생성자를 사용하여 회귀 솔루션 객체를 만듭니다.
RegressionSolutionStore - add() 메서드를 사용하여 회귀 솔루션 저장소에 솔루션 개체를 추가합니다.
submitTrainingJob() 메서드를 사용하여 솔루션을 교육합니다. 이렇게 하면 RegressionSolutionVersion API를 사용하여 관리할 수 있는 개체 버전이 만들어집니다.
RegressionSolutionVersion – predict() 메서드를 사용하여 예측을 가져옵니다.

주:

이 API는 전체 권한으로 실행됩니다 . 사용자 액세스를 제한하려면 스크립트에 접근 제어 메커니즘을 포함합니다.

사용 지침은 ML API 사용을 참조하세요.

RegressionSolution - RegressionSolution(config 객체)

회귀 솔루션을 만듭니다.

표 1. 매개변수
이름	유형	설명
구성	객체	의 구성 속성을 포함하는 JavaScript 객체 솔루션. `{ "algorithmConfig": {Object}, "dataset": {Object}, "domainName": "String", "encoder": {Object}, "inputFieldNames": [Array], "label": "String", "minRowCount": "String", "predictedFieldName": "String", "predictedInterval": [Array], "processingLanguage": "String", "stopwords": [Array], "trainingFrequency": "String" }`
config.dataset	객체	DatasetDefinition 이름입니다.
config.domainName	문자열	옵션입니다. 이 데이터 세트와 연결된 도메인 이름입니다. Domain Separation 및 예측 인텔리전스을 참조하십시오. 기본값: 현재 도메인(예: `"global"`)
config.encoder	객체	옵션입니다. 이 솔루션에 할당할 학습된 인코더 개체입니다. 인코더 - 인코더(개체 구성) 문서를 참조하십시오.
config.inputFieldNames	배열	문자열로 표시된 입력 필드 이름의 목록입니다. 모델은 예측하는 데 사용되는 이러한 필드를 사용합니다.
config.label	문자열	예측 작업을 식별합니다.
config.minRowCount	문자열	옵션입니다. 교육을 위해 데이터 세트에 필요한 최소 기록 수입니다. 기본값: 10000
config.predictedFieldName	문자열	설정하지 predictedInterval않는 한 필수입니다. 예측 가능성을 위해 교육할 필드를 식별합니다.
config.predictedInterval	배열	설정하지 predictedFieldName않는 한 필수입니다. 신뢰도를 높이기 위해 솔루션을 교육할 수 있도록 다양한 필드를 설정합니다. 숫자가 아닌 날짜 필드 2개 제공을 지원합니다. 예를 들어 ' `predictedInterval': ['sys_updated_on', 'sys_created_on']`입니다.
config.processingLanguage	문자열	옵션입니다. 두 글자 ISO 639-1 언어 코드 형식의 처리 언어입니다. 기본값 : "en"
config.stopwords	배열	옵션입니다. 시스템에서 속성 설정에 따라 자동으로 생성하는 문자열의 사전 설정 목록입니다 language . 자세한 내용은 사용자 지정 스톱 워드 목록 만들기를 참조하세요. 기본값: 영어 스톱 워드
config.trainingFrequency	문자열	모델을 재교육하는 빈도입니다. 가능한 값: every_30_days every_60_days every_90_days every_120_days every_180_days run_once 기본값: run_once

다음 예제에서는 개체를 만들고 개체를 추가하는 방법을 보여 줍니다. 회귀솔루션 저장소.

var myNewData = new sn_ml.DatasetDefinition(
  { 
     'tableName' : 'incident', 
     'fieldNames' : ['category', 'short_description', 'priority'],
     'fieldDetails' : [
       {
         'name' : 'category',
         'type' : 'nominal'
       },
       {
         'name' : 'short_description',
         'type' : 'text'
       }], 
     'encodedQuery' : 'activeANYTHING'
  });

var mySimSolution = new sn_ml.SimilaritySolution({
  'label': "my solution definition",
  'dataset' : myNewData,
  'predictedFieldName' : 'category',
  'inputFieldNames': ['short_description']
});

var mySimilarityName = sn_ml.SimilaritySolutionStore.add(mySimSolution);

다음 예제에서는 이 predictedInterval 속성을 사용하여 학습할 개체를 만드는 방법을 보여 줍니다.

var myIncidentData = new sn_ml.DatasetDefinition({
'tableName' : 'incident',
'fieldNames' : ['short_description', 'sys_updated_on','sys_created_on'],
'encodedQuery' : 'activeANYTHING'
});
 
var mySolution = new sn_ml.RegressionSolution({
'label': 'reg assinGroup',
'dataset' : myIncidentData,
'predictedInterval': ['sys_updated_on', 'sys_created_on'],
'inputFieldNames': ['short_description']
});
 
var my_unique_name = sn_ml.RegressionSolutionStore.add(mySolution)

회귀솔루션 - cancelTrainingJob()

에 대한 작업을 취소 솔루션 개체 교육을 위해 제출

표 2. 매개변수
이름	유형	설명
없음

표 3. 반환
유형	설명
없음

다음 예제에서는 기존 학습 작업을 취소하는 방법을 보여 줍니다.

var mySolution = sn_ml.RegressionSolutionStore.get('ml_sn_global_global_regression');

mySolution.cancelTrainingJob();

회귀솔루션 - getActiveVersion()

활성 항목을 가져옵니다. RegressionSolutionVersion 개체입니다.

표 4. 매개변수
이름	유형	설명
없음

표 5. 반환
유형	설명
객체	활성 RegressionSolutionVersion 개체입니다.

하는 방법을 보여 줍니다 회귀솔루션 스토어에서 활성 버전을 가져오고 학습 상태를 반환

var mlSolution = sn_ml.RegressionSolutionStore.get('ml_x_snc_global_global_regression');

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

출력:

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

회귀 솔루션 - getAllVersions()

다음의 모든 버전을 가져옵니다.RegressionSolution 개체입니다.

표 6. 매개변수
이름	유형	설명
없음

표 7. 반환
유형	설명
배열	솔루션 개체의 기존 버전입니다. 참고 항목 회귀 솔루션 버전 Api.

다음 예제에서는 모든 RegressionSolution 버전 객체를 가져오고 이 객체에 대해 getVersionNumber() 및 getStatus() 솔루션 버전 메서드를 호출하는 방법을 보여줍니다.

var mlSolution = sn_ml.RegressionSolutionStore.get('ml_x_snc_global_global_regression');

var mlSolutionVersions = mlSolution.getAllVersions();

for (i = 0; i < mlSolutionVersions.length; i++) {
gs.print("Version " + mlSolutionVersions[i].getVersionNumber() + " Status: " + mlSolutionVersions[i].getStatus() +"\n");
};

출력:

Version 3 Status: {"state":"solution_complete","percentComplete":"100","hasJobEnded":"true"}

Version 2 Status: {"state":"solution_complete","percentComplete":"100","hasJobEnded":"true"}

Version 1 Status: {"state":"solution_cancelled","percentComplete":"0","hasJobEnded":"true"}

회귀솔루션 - getLatestVersion()

의 최신 버전을 가져옵니다. 해결책.

표 8. 매개변수
이름	유형	설명
없음

표 9. 반환
유형	설명
객체	RegressionSolutionVersion 의 최신 버전에 해당하는 객체 a RegressionSolution()입니다.

다음 예제에서는 최신 버전의 솔루션을 가져오고 학습 상태를 반환하는 방법을 보여 줍니다 .

var mlSolution = sn_ml.RegressionSolutionStore.get('ml_x_snc_global_global_regression');

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

출력:

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

회귀 솔루션 - getName()

저장소와의 상호 작용에 사용할 객체의 이름을 가져옵니다.

표 10. 매개변수
이름	유형	설명
없음

표 11. 반환
유형	설명
문자열	솔루션 개체의 이름입니다.

다음 예제에서는 회귀솔루션 데이터 집합 정보를 업데이트하고 개체의 이름을 인쇄하는 방법을 보여 줍니다.

// Update solution
var myIncidentData = new sn_ml.DatasetDefinition({
   'tableName' : 'incident',
   'fieldNames' : ['category', 'short_description', 'priority'],
   'encodedQuery' : 'activeANYTHING'
});

var eligibleFields = JSON.parse(myIncidentData.getEligibleFields('regression'));

var myRegression = new sn_ml.RegressionSolution({
   'label': "my regression solution",
   'dataset' : myIncidentData,
   'inputFieldNames': eligibleFields['eligibleInputFieldNames'],
   'predictedFieldName': 'category'
});

// update solution
sn_ml.RegressionSolutionStore.update('ml_x_snc_global_global_my_solution_definition_4', myRegression);

// print solution name
gs.print('Solution Name: '+myRegression.getName());

출력:

Solution Name: ml_x_snc_global_global_my_solution_definition_4

회귀솔루션 - getProperties()

솔루션 객체 속성을 가져옵니다..

표 12. 매개변수
이름	유형	설명
없음

표 13. 반환
유형	설명
객체	RegressionSolutionStore의 Dataset 및 RegressionSolution() 개체 세부 정보의 내용입니다. `{ "datasetProperties": {Object}, "domainName": "String", "encoder": {Object}, "inputFieldNames": [Array], "label": "String", "name": "String", "predictedFieldName": "String", "predictedInterval": [Array], "processingLanguage": "String", "scope": "String", "stopwords": [Array], "trainingFrequency": "String" }`
<Object>.datasetProperties	솔루션과 연결된 DatasetDefinition() 객체의 속성을 나열합니다. `{ "encodedQuery": "String", "fieldDetails": [Array], "fieldNames": [Array], "tableName": "String" }` 데이터 유형: 객체.
<Object>.datasetProperties.tableName	데이터 세트의 테이블 이름입니다. 예: `"tableName" : "Incident"`. 데이터 유형: 문자열.
<Object>.datasetProperties.fieldNames	지정된 테이블의 필드 이름 목록(문자열)입니다. 예를 들어 `"fieldNames" : ["short_description", "priority"]입니다`. 데이터 유형: 배열.
<Object>.datasetProperties.fieldNames.fieldDetails	필드 속성을 지정하는 JavaScript 객체의 목록입니다. `[ { "name": "String", "type": "String" } ]` 데이터 유형: 배열.
<Object>.datasetProperties.fieldNames.fieldDetails.입니다.<object> 이름	이 데이터 세트를 제한할 정보 유형을 정의하는 필드의 이름입니다. 데이터 유형: 문자열.
<Object>.datasetProperties.fieldDetails.입니다.<object> 형식	머신 러닝 필드 유형입니다. 데이터 유형: 문자열.
<Object>.datasetProperties.fieldDetails.encodedQuery	표준 Glide 형식으로 인코딩된 쿼리 문자열입니다. 인코딩된 쿼리 문자열을 참조하세요. 데이터 유형: 문자열.
<Object>.Domainname	이 데이터 세트와 연결된 도메인 이름입니다. Domain Separation 및 예측 인텔리전스을 참조하십시오. 데이터 유형: 문자열.
<Object>.인코더	이 솔루션에 할당된 인코더 개체입니다. 인코더 - 인코더(개체 구성) 문서를 참조하십시오. 데이터 유형: 객체.
<Object>.inputField이름	문자열로 표시된 입력 필드 이름의 목록입니다. 모델은 예측하는 데 사용되는 이러한 필드를 사용합니다. 데이터 유형: 문자열.
<Object>.레이블	예측 작업을 식별합니다. `{ "label": "my first prediction" }` 데이터 유형: 문자열.
<Object>.이름	시스템에서 할당한 이름입니다. 데이터 유형: 문자열.
<Object>.predictedFieldName	예측 가능성을 위해 교육할 필드를 식별합니다. 데이터 유형: 문자열.
<Object>.predictedInterval	예측 신뢰 수준을 지정하는 값의 범위입니다. 데이터 유형: 배열
<Object>.processingLanguage입니다.	두 글자 ISO 639-1 언어 코드 형식의 처리 언어입니다. 데이터 유형: 문자열.
<Object>.범위	개체 범위입니다. 현재 유일하게 유효한 값은 `global`입니다. 데이터 유형: 문자열
<Object>.단어	옵션입니다. 시스템에서 속성 설정에 따라 자동으로 생성하는 문자열의 사전 설정 목록입니다 language . 자세한 내용은 사용자 지정 스톱 워드 목록 만들기를 참조하세요. 데이터 유형: 배열.
<Object>.trainingFrequency	모델을 재교육하는 빈도입니다. 가능한 값: every_30_days every_60_days every_90_days every_120_days every_180_days run_once 기본값: run_once 데이터 유형: 문자열.

다음 예제에서는저장소에 있는 솔루션 개체의 속성을 가져옵니다.

var mySolution = sn_ml.RegressionSolutionStore.get('ml_sn_global_global_regression_solution');

gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(mySolution.getProperties()), null, 2));

출력:

*** Script: {
  "datasetProperties": {
    "tableName": "cloudinfratext",
    "fieldNames": [
      "short_description",
      "sourcedc",
      "targetdc",
      "dbsize",
      "duration"
    ]
  },
  "domainName": "global",
  "encoderProperties": {
    "datasetsProperties": [],
    "name": "wc_regression"
  },
  "inputFieldNames": [
    "short_description",
    "sourcedc",
    "targetdc",
    "dbsize"
  ],
  "label": "Regression Test for DB Restore",
  "name": "ml_x_snc_global_global_regression",
  "predictedFieldName": "duration",
  "processingLanguage": "en",
  "scope": "global",
  "stopwords": [
    "Default English Stopwords"
  ],
  "trainingFrequency": "every_30_days"
}

RegressionSolution - getVersion(버전 문자열)

솔루션 얻음 제공된 버전 번호로.

표 14. 매개변수
이름	유형	설명
version	문자열	솔루션의 기존 버전 번호입니다.

표 15. 반환
유형	설명
객체	RegressionSolutionVersion API 메서드를 호출할 수 있는 RegressionSolution() 객체의 지정된 버전입니다.

다음 예제에서는 버전 번호별로 솔루션의 교육 상태를 가져오는 방법을 보여 줍니다.

var mlSolution = sn_ml.RegressionSolutionStore.get('ml_x_snc_global_global_regression');

gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(mlSolution.getVersion('1').getStatus()), null, 2));

출력:

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

RegressionSolution - setActiveVersion(버전 문자열)

저장소에서 지정된 버전의 솔루션을 활성화합니다.

표 16. 매개변수
이름	유형	설명
version	문자열	활성화할 RegressionSolution() 객체 버전의 이름입니다. 이 버전을 활성화하면 다른 버전은 비활성화됩니다.

표 17. 반환
유형	설명
없음

다음 예제에서는 저장소에서 솔루션 버전을활성화하는 방법을 보여 줍니다.

sn_ml.RegressionSolution.setActiveVersion("ml_incident_categorization");

회귀솔루션 - submitTrainingJob()

교육 작업을 제출합니다.

주:

이 메서드를 실행하기 전에 먼저 RegressionSolutionStore - add() 메서드를 사용하여 저장소에 솔루션을 추가해야 합니다.

표 18. 매개변수
이름	유형	설명
없음

표 19. 반환
유형	설명
객체	회귀 솔루션 버전 개체에 해당하는 개체입니다 회귀 솔루션 학습 중인

다음 예제에서는 데이터 세트를 만들고, 솔루션에 적용 하고, 저장소에 솔루션을 추가하고, 학습 작업을 제출하는 방법을 보여 줍니다.

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

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

});

// Create a 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);

// Train the solution - this is a long running job 
var myRegressionVersion = mySolution.submitTrainingJob();