{
  "datasetProperties": {Object},
  "domainName": "String", 
  "inputFieldNames": [Array],
  "label": "String",
  "name": "String",
  "predictedFieldName": "String",
  "scope": "String",
  "trainingFrequency": "String",
  "versionNumber": "Number"
}

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

[
  {
    "name": "String",
    "type": "String"
  }
]

{
  "label": "my first prediction"
}

다음 예제에서는 저장소에 있는 활성 객체 버전의 속성을 가져옵니다.

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

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

출력:

"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"
}

{
  "<output field name>": {
    "nominalInputFields": [Array],
    "textInputFields": [Array]
  }
}

"nominalInputFields": [
      {
        "fieldName": "String",
        "modelImprovement": "String"     
      }
    ]

    "textInputFields": [
      {
        "fieldName": "String",
        "density": "String"
      }
    ]

다음 예는 저장소에서 예측 가능성 예상치의 선택한 버전에 대한 결과를 가져오는 방법을 보여줍니다.

// 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));

출력:

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

{
  "state": "String",
  "percentComplete": "Number as a String",
  "hasJobEnded": "Boolean value as a String",
  "details": {Object}
}

다음 예시에서는 교육이 완료된 성공적인 결과를 보여줍니다.

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

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

출력:

{
 "state":"solution_complete",
 "percentComplete":"100",
 "hasJobEnded":"true",
 "details":{"stepLabel":"Solution Complete"} // This information is only returned if getStatus(true);
}

다음 예에서는 교육이 완료된 실패한 결과를 보여줍니다.

// 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));

출력:

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

다음 예시는 버전 번호를 가져오는 방법을 보여줍니다.

// 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));

출력:

Version number: 1