PredicabilityEstimateVersion - Global

  • Versão de lançamento: Yokohama
  • Atualizado 30 de jan. de 2025
  • 5 min. de leitura

    • . PredicabilityEstimateVersion A API é um objeto programável usado em Inteligência preditivalojas.

    Este A API requer Inteligência preditivaplug-in (com.glide.platform_ml) e é fornecido no sn_ml namespace.

    Use esta API ao trabalhar com versões de estimativa de previsibilidade com base em PredictabilityEstimate API objetos no PredictabilityEstimate store .

    O sistema ativa a versão mais recente do estimativa de previsibilidade quando ele conclui o treinamento, e permite que apenas uma versão esteja ativa por vez. No entanto, você pode ativar qualquer versão treinada anteriormente que queira usar para fazer previsões.

    Os métodos nesta API podem ser acessados usando o seguinte PredictabiltyEstimate métodos:

    PredictabilityEstimateVersion - getProperties()

    Obtém propriedades do objeto de estimativa de previsibilidade e o número da versão.

    Tabela 1. Parâmetros
    Nome Tipo Descrição
    Nenhum
    Tabela 2. Retorna
    Tipo Descrição
    Objeto Conteúdo do conjunto de dados e. PredicabilityEstimate detalhes da versão. Os resultados variam de acordo com a configuração da propriedade do objeto.
    {
  "datasetProperties": {Object},
  "domainName": "String", 
  "inputFieldNames": [Array],
  "label": "String",
  "name": "String",
  "predictedFieldName": "String",
  "scope": "String",
  "trainingFrequency": "String",
  "versionNumber": "Number"
}
    <Object>.DatasetProperties

    Lista as propriedades do DatasetDefinition() objeto associado à estimativa de previsibilidade.

    {
  "encodedQuery": "String",
  "fieldDetails": [Array],
  "fieldNames": [Array],
  "tableName": "String"
}

    Tipo de dados: Objeto.
    <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 campo 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. 
    [
  {
    "name": "String",
    "type": "String"
  }
]

    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>Nome .domainName Nome de domínio associado a este conjunto de dados. Consulte Separação de domínio e. Inteligência preditiva.

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres.
    <Object>.InputFieldNames Lista de campos de entrada de candidatos como cadeias de caracteres a serem consideradas para estimativa.

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres.
    <Object>.Está Ativo Sinalizador que indica se esta versão está ativa.
    Valores válidos:
    • Verdadeiro: A versão está ativa.
    • Falso: A versão não está ativa.

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres
    <Object>.rótulo Identifica a tarefa de previsão. 
    {
  "label": "my first prediction"
}

    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 previsibilidade.

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres.
    <Object>.escopo Escopo do objeto. No momento, o único valor válido é global .

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres
    <Object>.TrainingFrequency A frequência para retreinar o modelo.
    Valores possíveis:
    • every_30_days
    • every_60_days
    • every_90_days
    • every_120_days
    • every_180_days
    • run_once
    Padrão: Run_once

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres.
    <Object>Número da versão Número da versão do PredicabilityEstimate objeto.

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres.

    O exemplo a seguir obtém propriedades da versão do objeto ativo no armazenamento.

    // Get properties
var mlEstimate = sn_ml.PredictabilityEstimateStore.get('ml_incident_categorization');

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

    Saída:

    "datasetProperties": {
    "encodedQuery": "activeANYTHING^EQ",
    "fieldNames": [
      "short_description",
      "category"
    ],
    "tableName": "incident"
  },
  "domainName": "global",
  "inputFieldNames": [
    "short_description"
  ],
  "isActive": "true",
  "label": "Incident Categorization_Trainer",
  "name": "ml_incident_categorization",
  "predictedFieldName": "category",
  "processingLanguage": "en",
  "stopwords": [
    "Default English Stopwords"
  ],
  "versionNumber": "1"
}

    PredictabilityEstimateVersion - getResults()

    Retorna resultados JSON que contêm campos de entrada sugeridos para um campo de saída.

    Tabela 3. Parâmetros
    Nome Tipo Descrição
    Nenhum
    Tabela 4. Retorna
    Tipo Descrição
    Objeto Resultados de objetos JSON que contêm opções de campo de entrada sugeridas para um campo de saída.
    <Object>.<output field name> Nome do campo de saída, por exemplo, categoria , que contém campos de entrada sugeridos.
    {
  "<output field name>": {
    "nominalInputFields": [Array],
    "textInputFields": [Array]
  }
}

    Tipo de dados: Objeto
    <Object>. <output field name>.NominalInputFields Detalhes do campo de entrada nominal.
    "nominalInputFields": [
      {
        "fieldName": "String",
        "modelImprovement": "String"     
      }
    ]

    Tipo de dados: Matriz.
    <Object>. <output field name>.NominalInputFields.fieldName Nome do campo de entrada nominal.

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres.
    <Object>. <output field name>.NominalInputFields.modelImprovement Pontuação como uma indicação relativa da probabilidade de este campo melhorar os resultados.

    Tipo de dados: Número como cadeia de caracteres.
    <Object>.TextInputFields Detalhes do campo de entrada de texto.
    
    "textInputFields": [
      {
        "fieldName": "String",
        "density": "String"
      }
    ]

    Tipo de dados: Matriz.
    <Object>.TextInputFields.fieldName Nome do campo de entrada de texto.

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres.
    <Object>.textInputFields.density Valor entre 0 e 1,0 que representa a frequência em que o campo não está vazio. O valor 1,0 significa que o campo não está vazio em todas as linhas, e o valor 0 indica que o campo está vazio em todas as linhas.

    Tipo de dados: Número como cadeia de caracteres.

    O exemplo a seguir mostra como obter resultados para uma versão selecionada de uma estimativa de previsibilidade na loja.

    // Get results
var estimateName = "ml_x_snc_global_global_predictability_estimate;"
var mlEstimate = sn_ml.PredictabilityEstimateStore.get(estimateName);

var results = mlEstimate.getActiveVersion().getResults();

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

    Saída:

    {
  "category": {
    "nominalInputFields": [
      {
        "fieldName": "number",
        "modelImprovement": "0.167052396325189"
      },
      {
        "fieldName": "task_effective_number",
        "modelImprovement": "0.167052396325189"
      }
    ],
    "textInputFields": [
      {
        "fieldName": "short_description",
        "density": "1.0"
      }
    ]
  }
}

    PredictabilityEstimateVersion - getStatus(boolian includeDetails)

    Obtém o status de conclusão do treinamento.

    Tabela 5. Parâmetros
    Nome Tipo Descrição
    IncludeDetails Booliano Sinalizador que indica se o status deve ser retornado details.
    Valores válidos:
    • Verdadeiro: Retorna detalhes adicionais.
    • Falso: Não retorne detalhes adicionais.

    Padrão: Falso
    Tabela 6. Retornos
    Tipo Descrição
    Objeto Objeto JavaScript que contém informações de status de treinamento parar PredicabilityEstimate objeto.
    {
  "state": "String",
  "percentComplete": "Number as a String",
  "hasJobEnded": "Boolean value as a String",
  "details": {Object}
}
    <Object>.state Estado de conclusão do treinamento. Se o trabalho de treinamento atingir um estado terminal, o trabalho não sairá desse estado. Se o estado for terminal, o. hasJobEndeda propriedade está definida como verdadeiro .
    Valores possíveis:
    • buscando_files_for_training
    • preparing_data
    • tentar novamente
    • solution_cancelled (terminal)
    • solution_complete (terminal)
    • solution_error (terminal)
    • solution_incomplete
    • training_request_received
    • training_request_timed_out (terminal)
    • training_solution
    • uploading_solution
    • waiting_for_training

    Tipo de dados: Cadeia de caracteres
    <Object>.HasJobEnded Sinalizador que indica se o treinamento está concluído.
    Valores válidos:
    • Verdadeiro: O treinamento foi concluído.
    • Falso: O treinamento está incompleto.

    Tipo de dados: Valor booliano como cadeia de caracteres
    <Object>.PercentCompletar Percentual de treinamento concluído. Se a porcentagem de conclusão for menor que 100, o trabalho pode estar em um estado de 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 mlEstimate = sn_ml.PredictabilityEstimateStore.get('ml_incident_categorization');

gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(mlEstimate.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 mlEstimate = sn_ml.PredictabilityEstimateStore.get('ml_x_snc_global_global_my_estimate_definition');
var trainingStatus = mlEstimate.getLatestVersion().getStatus();

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

    Saída:

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

    PredictabilityEstimateVersion - getVersionNumber()

    Obtém o número da versão de um objeto de estimativa de previsibilidade.

    Tabela 7. Parâmetros
    Nome Tipo Descrição
    Nenhum
    Tabela 8. Retorna
    Tipo Descrição
    Cadeia de caracteres Número da versão.

    O exemplo a seguir mostra como obter um número de versão.

    // Get version number
var mlEstimate = sn_ml.PredictabilityEstimateStore.get('ml_x_snc_global_global_predictability_estimate');

gs.print("Version number: "+JSON.stringify(JSON.parse(mlEstimate.getActiveVersion().getVersionNumber()), null, 2));

    Saída:

    Version number: 1