PredictabilityEstimateStore – Global

Ermöglicht das Speichern und Abrufen von Schätzungen der Vorhersagbarkeit.

PredictabilityEstimateStore Die API erfordert das Plugin Predictive Intelligence (com.glide.platform_ml) und wird im sn_ml- Namespace bereitgestellt.

PredictabilityEstimateStore – add(Object mlEstimate)

Fügt eine neue Vorhersagbarkeitsschätzung hinzu dem Speicher ein neues Lösungsobjekt hinzu und gibt einen eindeutigen Namen zurück.

Hinweis:

Bezeichnungswerte müssen nicht eindeutig sein. Wenn Sie diese Methode beispielsweise 10 Mal mit derselben Bezeichnung ausführen, fügt diese Methode dem Speicher 10 verschiedene Objekte mit eindeutigem Namen hinzu.

Tabelle : 1. Parameter

Name	Typ	Beschreibung
mlEstimate	PredictabilityEstimate	PredictabilityEstimate() Objekt, das dem Speicher hinzugefügt werden soll.

Tabelle : 2. Ergebnisse

Typ	Beschreibung
Zeichenfolge	Vom System generierter Name der Vorhersagbarkeitsschätzung.

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie eine Vorhersagbarkeitsschätzung dem Speicher eine Lösung hinzufügen.PredictabilityEstimate verwenden – submitTrainingJob() , um den Trainingsauftrag nach dem Hinzufügen zum Speicher auszuführen.

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

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

});

// Create an estimate 
var myEstimate = new sn_ml.PredictabilityEstimate({

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

});

// Add the estimate to the store to later be able to retrieve it.
var my_unique_name = sn_ml.PredictabilityEstimateStore.add(myEstimate);

PredictabilityEstimateStore – deleteObject(String name)

Entfernt ein angegebenes Objekt der Vorhersagbarkeitsschätzung aus dem Speicher.

Tabelle : 3. Parameter

Name	Typ	Beschreibung
Name	Zeichenfolge	Name der Vorhersagbarkeitsschätzung () Objekt, das gelöscht werden soll.

Tabelle : 4. Ergebnisse

Typ	Beschreibung
Keine

Das folgende Beispiel zeigt, wie eine Vorhersagbarkeitsschätzung aus dem Speicher gelöscht wird.

sn_ml.PredictabilityEstimateStore.deleteObject("ml_sn_global_global_estimate");

PredictabilityEstimateStore – get(String name)

Ruft ein Objekt für die Vorhersagbarkeitsschätzung aus einem Speicher ab.

Tabelle : 5. Parameter

Name	Typ	Beschreibung
Name	Zeichenfolge	Name einer Vorhersagbarkeitsschätzung in einem Speicher.

Tabelle : 6. Ergebnisse

Typ	Beschreibung
Objekt	PredictabilityEstimate Objekt. Gibt einen Fehler zurück, wenn das Objekt nicht vorhanden ist.

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie ein Objekt für die Vorhersagbarkeitsschätzung mit der Methode get() aus dem Speicher abrufen und seinen Trainingsstatus mit den Methoden PredictabilityEstimate – getActiveVersion() und PredictabilityEstimateVersion – getStatus() anzeigen.

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

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

Ausgabe:

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

PredictabilityEstimateStore – getAllNames(Object options)

Ruft die Namen aller Datensätze der Vorhersagbarkeitsschätzungsdefinition im Speicher ab.

Tabelle : 7. Parameter

Name	Typ	Beschreibung
Optionen	Objekt	Optionen zum Einschränken der Ergebnisse innerhalb der angegebenen Eigenschaften. { "label": "String", "domainName": "String", "scope": "String" };
options.label	Zeichenfolge	Optional. Bezeichnung des Lösungsobjekts.
options.domainName	Zeichenfolge	Optional. Name der Domäne für Ihr Lösungsobjekt. Siehe Domänentrennung und Predictive Intelligence.
options.scope	Zeichenfolge	Optional. Name eines Anwendungsbereichs für Ihr Lösungsobjekt.

Tabelle : 8. Ergebnisse

Typ	Beschreibung
Array	Liste der Zeichenfolgen, die Objektnamen der Vorhersagbarkeitsschätzung im Speicher darstellen.

Im folgenden Beispiel gibt die Methode getAllNames() eine Liste aller Namen im Speicher zurück.

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

Ausgabe:

[
  "ml_x_snc_global_global_predictability_estimate_1",
  "ml_x_snc_global_global_predictability_estimate",
  "ml_x_snc_global_global_predictability_estimate_2",
  "ml_x_snc_global_global_my_estimate_definition"
]

Im folgenden Beispiel gibt die Methode getAllNames() nur Namen zurück, die den im Parameter options festgelegten Werten zugeordnet sind.

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

Ausgabe:

[
  "ml_x_snc_global_global_my_estimate_definition"
]

PredictabilityEstimateStore – update(String name, Object mlEstimate)

Aktualisiert ein Objekt für die Vorhersagbarkeitsschätzung in einem Speicher.

Tabelle : 9. Parameter

Name	Typ	Beschreibung
Name	Zeichenfolge	Name der zu aktualisierenden Vorhersagbarkeitsschätzung.
mlEstimate	PredictabilityEstimate	PredictabilityEstimate() Objekteigenschaften, die aktualisiert werden sollen.

Tabelle : 10. Ergebnisse

Typ	Beschreibung
Keine

Das folgende Beispiel zeigt, wie ein Objekt für die Vorhersagbarkeitsschätzung im Store aktualisiert wird.

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

sn_ml.PredictabilityEstimateStore.update('ml_sn_global_global_incident_service', estimateUpdate);