RegresionSolutitionVersion - Global
. RegresionSolutitionVersion A API é um objeto programável usado em Inteligência preditiva armazenamentos.
Este A API requer Inteligência preditiva plug-in (com.glide.platform_ml) e é fornecido em sn_ml namespace.
Use esta API ao trabalhar com versões de solução baseadas em RegresionSolution API objetos no RegresionSolution Store .
O sistema cria uma versão de solução sempre que você treina uma definição de solução. A maioria das versões é criada durante o treinamento programado da solução.
RegresionSolutionVersion - getProperties()
Obtém propriedades do objeto de solução e o número da versão.
| Nome | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| Nenhum |
| Tipo | Descrição |
|---|---|
| Objeto | Conjunto de dados e. RegressãoSolution detalhes da versão. Os resultados variam de acordo com a configuração da propriedade do objeto. |
| <Object>.DatasetProperties | Lista as propriedades do DatasetDefinition() objeto associado à solução. |
| <Object>.DatasetProperties.tablename | Nome da tabela do conjunto de dados. Por exemplo, "Tablename" : "Incidente" . Tipo de dados: Cadeia de caracteres. |
| <Object>.DatasetProperties.fieldnames | Lista de nomes de campos da tabela especificada como cadeias de caracteres. Por exemplo, "Fieldnames" : ["short_description", "prioridade"] . Tipo de dados: Matriz. |
| <Object>.DatasetProperties.fieldnames.fieldDetails | Lista de objetos JavaScript que especificam propriedades de campo.
Tipo de dados: Matriz. |
| <Object>.DatasetProperties.fieldnames.fieldDetails. <object>.name | Nome do campo que define o tipo de informação ao qual restringir este conjunto de dados. Tipo de dados: Cadeia de caracteres. |
| <Object>.DatasetProperties.fieldDetails. <object>.type | Tipo de campo de aprendizado de máquina. Tipo de dados: Cadeia de caracteres. |
| <Object>.DatasetProperties.fieldDetails.encodedQuery | Cadeia de caracteres de consulta codificada no formato Glide padrão. Consulte Cadeias de caracteres de consulta codificadas . Tipo de dados: Cadeia de caracteres. |
| <Object>.Domainname | Nome de domínio associado a este conjunto de dados. Consulte Domain Separation e. Inteligência preditiva. Tipo de dados: Cadeia de caracteres. |
| <Object>.encoder | Objeto do codificador atribuído a esta solução. Consulte Encoder - Encoder (configuração de objeto). Tipo de dados: Objeto. |
| <Object>.InputFieldNames | Lista de nomes de campos de entrada como cadeias de caracteres. O modelo usa esses campos usados para fazer previsões. Tipo de dados: Cadeia de caracteres. |
| <Object>.IsActive | Sinalizador que indica se esta versão está ativa. Valores válidos:
Tipo de dados: Cadeia de caracteres |
| <Object>.label | Identifica a tarefa de previsão.
Tipo de dados: Cadeia de caracteres. |
| <Object>.name | Nome atribuído pelo sistema. Tipo de dados: Cadeia de caracteres. |
| <Object>.PredictedFieldName | Identifica um campo a ser treinado para previsão. Tipo de dados: Cadeia de caracteres. |
| <Object>.PredictedInterval | Intervalo de valores que especificam o nível de confiança da previsão. Tipo de dados: Matriz |
| <Object>.ProcessingLanguage | Linguagem de processamento no formato de código de idioma ISO 639-1 de duas letras. Tipo de dados: Cadeia de caracteres. |
| <Object>.escopo | Escopo do objeto. Atualmente, o único valor válido é global .Tipo de dados: Cadeia de caracteres |
| <Object>.palavras irrelevantes | Opcional. Lista predefinida de cadeias de caracteres que o sistema gera automaticamente com base em languageconfiguração de propriedade. Para obter detalhes, consulte Crie uma lista de palavras irrelevantes personalizada . Tipo de dados: Matriz. |
| <Object>.VersionNumber | Número da versão do RegressãoSolution objeto. |
O exemplo a seguir obtém propriedades da versão do objeto ativo no armazenamento.
// Get properties
var mlSolution = sn_ml.RegressionSolutionStore.get('ml_incident_categorization');
gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(mlSolution.getActiveVersion().getProperties()), null, 2));
Saída:
{
"datasetProperties": {
"encodedQuery": "",
"fieldNames": [
"short_description",
"sourcedc",
"targetdc",
"dbsize",
"duration"
],
"tableName": "cloudinfratext"
},
"domainName": "global",
"encoderProperties": {
"datasetsProperties": [],
"name": "wc_regression"
},
"inputFieldNames": [
"short_description",
"sourcedc",
"targetdc",
"dbsize"
],
"isActive": "true",
"label": "Regression Test for DB Restore",
"name": "ml_x_snc_global_global_regression",
"predictedFieldName": "duration",
"processingLanguage": "en",
"stopwords": [
"Default English Stopwords"
],
"versionNumber": "1"
}
RegresionSolutionVersion - getStatus(boolian includeDetails)
Obtém o status de conclusão do treinamento.
| Nome | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| IncludeDetalhes | Booliano | Sinalizador que indica se o status deve ser retornado details. Valores válidos:
Padrão: Falso |
| Tipo | Descrição |
|---|---|
| Objeto | Objeto JavaScript que contém informações de status de treinamento para. RegressãoSolution objeto. |
| <Object>.state | Estado de conclusão do treinamento. Se o trabalho de treinamento atingir um estado de terminal, o trabalho não deixará esse estado. Se o estado for terminal, o hasJobEndeda propriedade está definida como verdadeiro .Valores possíveis:
Tipo de dados: Cadeia de caracteres |
| <Object>.HasJobEnded | Sinalizador que indica se o treinamento está concluído. Valores válidos:
Tipo de dados: Valor booliano como uma cadeia de caracteres |
| <Object>.PercentCompletar | Percentual de treinamento concluído. Se a porcentagem de conclusão for menor que 100, o trabalho poderá estar em um estado terminal. Por exemplo, se o treinamento expirar. Tipo de dados: Número como uma cadeia de caracteres Intervalo: 0 a 100 |
| <Object>.detalhes | Objeto que contém uma lista de detalhes adicionais de treinamento. Tipo de dados: Objeto |
O exemplo a seguir mostra um resultado bem-sucedido com o treinamento concluído.
// Get status
var mlSolution = sn_ml.RegressionSolutionStore.get('ml_incident_categorization');
gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(mlSolution.getActiveVersion().getStatus(true), null, 2)));
Saída:
{
"state":"solution_complete",
"percentComplete":"100",
"hasJobEnded":"true",
"details":{"stepLabel":"Solution Complete"} // This information is only returned if getStatus(true);
}
O exemplo a seguir mostra um resultado malsucedido com o treinamento concluído.
// Get status
var solutionName = 'ml_x_snc_global_global_regression_solution';
var mlSolution = sn_ml.RegressionSolutionStore.get(solutionName);
var trainingStatus = mlSolution.getLatestVersion().getStatus();
gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(trainingStatus), null, 2));
Saída:
{
"state":"solution_error",
"percentComplete":"100",
"hasJobEnded":"true"
}
RegresionSolutionVersion - getVersionNumber()
Obtém o número da versão de um objeto de solução.
| Nome | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| Nenhum |
| Tipo | Descrição |
|---|---|
| Cadeia de caracteres | Número da versão. |
O exemplo a seguir mostra como obter um número de versão.
// Get version number
var mlSolution = sn_ml.RegressionSolutionStore.get('ml_incident_categorization');
gs.print("Version number: "+JSON.stringify(JSON.parse(mlSolution.getActiveVersion().getVersionNumber()), null, 2));
Saída:
Version number: 1
RegresionSolutionVersion - Previsão (entrada de objeto, opções de objeto)
Obtém os dados de entrada para uma previsão.
| Nome | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| entrada | Objeto | GlideRecord Ou matriz de objetos JSON que contém nomes de campos e valores como pares de chave-valor. |
| opções | Objeto | Valores opcionais para filtrar resultados de previsão. |
| options.apply_threshold | Booliano | Sinalizador que indica se o valor limite da solução deve ser verificado e aplicado ao conjunto de resultados. Valores válidos:
Padrão: Verdadeiro |
| opções.top_n | Número | Se fornecido, retorna os principais resultados, até o número especificado de previsões. |
| Tipo | Descrição |
|---|---|
| Objeto | Objeto JSON que contém os resultados de previsão classificados por sys_id ou record_number. |
| <Object>.<identifier> | Lista de objetos com detalhes para cada resultado de previsão. Tipo de dados: Matriz de objetos
|
| <Object>.<identifier>. <object>.confidence | Valor da confiança associada à previsão. Por exemplo, 53,84. Tipo de dados: Número |
| <Object>.<identifier>. <object>.PredictedSysId | O sys_id do valor previsto. Os resultados podem ser de qualquer tabela na qual as informações estão sendo previstas. Tipo de dados: Cadeia de caracteres |
| <Object>.<identifier>. <object>.PredictedValue | Valor que representa o resultado da previsão. Tipo de dados: Cadeia de caracteres |
| <Object>.<identifier>. <object>.threshold | Valor do limite configurado associado à previsão. Tipo de dados: Número |
O exemplo a seguir mostra como exibir resultados de previsão para um previsão() Método que usa um GlideRecord por sys_id para entrada e inclui parâmetros opcionais para restringir aos três principais resultados e excluir o valor de limite.
var mlSolution = sn_ml.RegressionSolutionStore.get('ml_incident_categorization');
// single GlideRecord input
var input = new GlideRecord("incident");
input.get("<sys_id>");
// configure optional parameters
var options = {};
options.top_n = 3;
options.apply_threshold = false;
var results = mlSolution.getVersion(1).predict(input, options);
// pretty print JSON results
gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(results), null, 2)); {
"<sys_id/now_GR>": [
{
"confidence": 62.10782320780268,
"threshold": 20.36,
"predictedValue": "Clone Issues",
"predictedSysId": ""
},
{
"confidence": 6.945237375770391,
"threshold": 16.63,
"predictedValue": "Instance Administration",
"predictedSysId": ""
},
{
"confidence": 5.321061076300759,
"threshold": 23.7,
"predictedValue": "Administration",
"predictedSysId": ""
}
]
}
O exemplo a seguir mostra como exibir resultados de previsão para um previsão() método que usa uma matriz de nomes de campos como pares de chave-valor para entrada e inclui parâmetros opcionais para restringir aos três principais resultados e excluir o valor limite.
var mlSolution = sn_ml.RegressionSolutionStore.get('ml_incident_categorization');
// key-value pairs input
var input = [{"short_description":"my email is not working"}, {short_description:"need help with password"}];
// configure optional parameters
var options = {};
options.top_n = 3;
options.apply_threshold = false;
var results = mlSolution.predict(input, options);
// pretty print JSON results
gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(results), null, 2));
{
"1": [
{
"confidence": 37.5023032262591,
"threshold": 10.72,
"predictedValue": "Authentication",
"predictedSysId": ""
},
{
"confidence": 24.439964862166583,
"threshold": 23.7,
"predictedValue": "Administration",
"predictedSysId": ""
},
{
"confidence": 11.736320486031047,
"threshold": 100,
"predictedValue": "Security",
"predictedSysId": ""
}
],
"2": [
{
"confidence": 99,
"threshold": 17.77,
"predictedValue": "Email",
"predictedSysId": ""
},
{
"confidence": 3.182137005157543,
"threshold": 10.72,
"predictedValue": "Authentication",
"predictedSysId": ""
},
{
"confidence": 2.8773826570713514,
"threshold": -1,
"predictedValue": "Email (I/f)",
"predictedSysId": ""
}
]
}