分類ソリューション予測のテスト
機械学習 (ML) ソリューションがトレーニングされたら、予測インテリジェンス API を呼び出してソリューション予測を行うことができます。この手順例では、REST API エクスプローラーを使用して、インシデント分類の分類ソリューション予測をテストします。
始める前に
予測をテストする前に ML ソリューションをトレーニングします。
必要なロール：web_service_admin、rest_api_explorer、または admin または ml_admin
このタスクについて
この手順では、インスタンスで実行できる内容を説明するためにサンプルデータを使用しており、実際にインスタンスに存在するデータやレコードを表していない場合があります。
このシナリオは、以前に作成してトレーニングした仮想の ML ソリューションに対する分類ソリューション予測を示しています。REST API エクスプローラーを使用して、類似性ソリューション予測をテストすることもできます。
手順
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予測をテストする ML ソリューション定義を見つけて、その [名前] 値をクリップボードまたはメモ帳ファイルにコピーします。
この場合、次の例に示すように、ML ソリューション定義インシデント分類レコードの [名前] フィールド値を使用します。
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REST API エクスプローラーが 予測インテリジェンス API を呼び出す際に使用する ML ソリューション定義レコードで使用する入力フィールドを書き留めて保存します。
この場合、予測モデルは、このフィールドを使用してカテゴリ定義を学習するようにトレーニングされているため、 短い_description フィールドを使用します。
例
- 移動先 .
- ロードされる新しいインシデントフォームで、フィールドを次のように設定します。
- ユーザー: 発信者名を入力します。
- カテゴリ: デフォルトのままにします。
- 簡単な説明: テストする簡単な説明を入力します。
- インシデントフォームを送信します。
結果:フォームが更新されると、インシデントカテゴリが特定の値に自動的に設定された情報メッセージが表示されます。
注:
一部の簡単な説明では、ソリューションがこの入力の値を予測する際に十分な信頼性を持っていないため、予測が処理されないことがあります。