--- sourceDocument: Référence de l’API Xanadu sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/fr-FR/xanadu/api-reference Release : - xanadu ft:locale : - fr-FR ft:publication_title : - Référence de l’API Xanadu ft:clusterId : - crapiref bundleId : - crapiref workflow : - Creator --- # PredictabilityEstimateStore : global # PredictabilityEstimateStore : global {#ariaid-title1} * Rversion finale: Xanadu * * Mis à jour 1 août 2024 * * ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 3 minutes de lecture Permet de stocker et de récupérer des estimations de la prévisibilité. Le PredictabilityEstimateStore L'API nécessite le module d'extension Intelligence prédictive (com.glide.platform_ml) et est fournie dans l'espace de noms `sn_ml` . ## PredictabilityEstimateStore : add(Object mlEstimate) {#ariaid-title2} Ajoute une nouvelle estimation de la prévisibilité objet de solution au magasin et renvoie un nom unique. Remarque : Les valeurs d'étiquettes n'ont pas besoin d'être uniques. Par exemple, si vous exécutez cette méthode avec la même étiquette 10 fois, cette méthode ajoute 10 objets différents portant un nom unique au magasin. {#PredictbltyEstStore-add_O__table_vwy_1fr_llb__entry__3} | Nom | Type | Description | |-|-|-| | mlEstimate (en anglais seulement) | [Estimation de la prévisibilité](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/T60ZgSaw8wK2AIEjaALn9Q#PredictabilityEstimateAPI "L’API PredictabilityEstimate est un objet pouvant contenir des scripts et pouvant être utilisé dans les Intelligence prédictive magasins. Cet objet fournit une estimation du degré de prévisibilité des champs d’un jeu de données et des fonctionnalités qui peuvent être utiles pour prédire ces champs.") | [PredictabilityEstimate()](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/T60ZgSaw8wK2AIEjaALn9Q#PrdctbltE-PredictabilityEstimate_O "Crée une estimation de la prévisibilité.") Objet à ajouter au magasin. | [Tableau 1. Paramètres] {#PredictbltyEstStore-add_O__table_vwy_1fr_llb} {#PredictbltyEstStore-add_O__table_wwy_1fr_llb__entry__2} | Type | Description | |-|-| | Chaîne | Nom de l'estimation de la prévisibilité générée par le système. | [Tableau 2. Renvoie] {#PredictbltyEstStore-add_O__table_wwy_1fr_llb} L'exemple suivant montre comment ajouter une estimation au Store. de la prévisibilité [Utiliser PredictabilityEstimate : submitTrainingJob()](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/T60ZgSaw8wK2AIEjaALn9Q#PrdctbltE-submitTrainingJob "Soumet une tâche de formation.") pour exécuter la tâche de formation après l'avoir ajoutée au magasin. // 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(nom de chaîne) {#ariaid-title3} Supprime un objet d'estimation de la prévisibilité spécifié du magasin. {#PredictbltyEstStore-deleteObject_S__table_rmj_lfr_llb__entry__3} | Nom | Type | Description | |-|-|-| | nom | Chaîne | Nom de la [variable PredictabilityEstimate()](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/T60ZgSaw8wK2AIEjaALn9Q#PrdctbltE-PredictabilityEstimate_O "Crée une estimation de la prévisibilité.") Objet à supprimer. | [Tableau 3. Paramètres] {#PredictbltyEstStore-deleteObject_S__table_rmj_lfr_llb} {#PredictbltyEstStore-deleteObject_S__table_smj_lfr_llb__entry__2} | Type | Description | |-|-| | Aucun | | [Tableau 4. Renvoie] {#PredictbltyEstStore-deleteObject_S__table_smj_lfr_llb} L'exemple suivant montre comment supprimer une estimation de la prévisibilité du magasin. sn_ml.PredictabilityEstimateStore.deleteObject("ml_sn_global_global_estimate"); ## PredictabilityEstimateStore : obtenir (nom de chaîne) {#ariaid-title4} Obtient un objet d'estimation de la prévisibilité à partir d'un magasin. {#PredictbltyEstStore-get_S__table_zvw_v2r_llb__entry__3} | Nom | Type | Description | |-|-|-| | nom | Chaîne | Nom d'une estimation de la prévisibilité dans un magasin. | [Tableau 5. Paramètres] {#PredictbltyEstStore-get_S__table_zvw_v2r_llb} {#PredictbltyEstStore-get_S__table_aww_v2r_llb__entry__2} | Type | Description | |-|-| | Objet | [Estimation de la prévisibilité](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/T60ZgSaw8wK2AIEjaALn9Q#PredictabilityEstimateAPI "L’API PredictabilityEstimate est un objet pouvant contenir des scripts et pouvant être utilisé dans les Intelligence prédictive magasins. Cet objet fournit une estimation du degré de prévisibilité des champs d’un jeu de données et des fonctionnalités qui peuvent être utiles pour prédire ces champs.") objet. Renvoie une erreur si l'objet n'existe pas. | [Tableau 6. Renvoie] {#PredictbltyEstStore-get_S__table_aww_v2r_llb} L'exemple suivant montre comment obtenir un objet d'estimation de la prédictibilité à partir du magasin à l'aide de la méthode get() et afficher son état de formation à l'aide des [PredictabilityEstimate : getActiveVersion()](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/T60ZgSaw8wK2AIEjaALn9Q#PrdctbltE-getActiveVersion "Obtient l’actif Objet PredictabilityEstimateVersion.") méthodes [et PredictabilityEstimateVersion - getStatus().](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/0uz12AjquUzhtgMg434jvQ#PredictbltyEstV-getStatus_B "Obtient l’état d’achèvement de la formation.") // Get status var mlEstimate = sn_ml.PredictabilityEstimateStore.get('ml_incident_categorization'); gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(mlEstimate.getActiveVersion().getStatus(), null, 2))); Sortie : { "state":"solution_complete", "percentComplete":"100", "hasJobEnded":"true" } ## PredictabilityEstimateStore : getAllNames(options de l'objet) {#ariaid-title5} Obtient les noms de tous les enregistrements de définition d'estimation de prévisibilité dans le magasin. {#PredictbltyEstStore-getAllNames__id_bfn_kwh_wnb__entry__3} | Nom | Type | Description | |-|-|-| | options | Objet | Options permettant de restreindre les résultats dans les propriétés spécifiées. { "label": "String", "domainName": "String", "scope": "String" }; | | options.étiquette | Chaîne | Facultatif. Étiquette de votre objet de solution. | | options.domainName | Chaîne | Facultatif. Nom du domaine pour votre objet de solution. Consultez [Séparation de domaine et Intelligence prédictive](https://www.servicenow.com/docs/access?context=domain-separation-predictive-intelligence&version=xanadu&pubname=xanadu-intelligent-experiences&ft:locale=en-US). | | options.champ d'application | Chaîne | Facultatif. Nom d'un [périmètre d'application](https://www.servicenow.com/docs/access?context=c_ApplicationScope&version=xanadu&pubname=xanadu-application-development&ft:locale=en-US) pour votre objet de solution. | [Tableau 7. Paramètres] {#PredictbltyEstStore-getAllNames__id_bfn_kwh_wnb} {#PredictbltyEstStore-getAllNames__table_aww_v2r_llb__entry__2} | Type | Description | |-|-| | Tableau | Liste des chaînes représentant les noms d'objets d'estimation de la prévisibilité dans le magasin. | [Tableau 8. Renvoie] {#PredictbltyEstStore-getAllNames__table_aww_v2r_llb} Dans l'exemple suivant, la méthode getAllNames() renvoie une liste de tous les noms du magasin. gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(sn_ml.PredictabilityEstimateStore.getAllNames()), null, 2)); Sortie : [ "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" ] Dans l'exemple suivant, la méthode getAllNames() renvoie uniquement les noms associés aux valeurs définies dans le options paramètre. 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)); Sortie : [ "ml_x_snc_global_global_my_estimate_definition" ] ## PredictabilityEstimateStore : mettre à jour(nom de chaîne, objet mlEstimate) {#ariaid-title6} Met à jour un objet d'estimation de la prévisibilité dans un magasin. {#PredictbltyEstStore-update_S_O__table_v5p_wxr_llb__entry__3} | Nom | Type | Description | |-|-|-| | nom | Chaîne | Nom de l'estimation de la prévisibilité à mettre à jour. | | mlEstimate (en anglais seulement) | [Estimation de la prévisibilité](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/T60ZgSaw8wK2AIEjaALn9Q#PredictabilityEstimateAPI "L’API PredictabilityEstimate est un objet pouvant contenir des scripts et pouvant être utilisé dans les Intelligence prédictive magasins. Cet objet fournit une estimation du degré de prévisibilité des champs d’un jeu de données et des fonctionnalités qui peuvent être utiles pour prédire ces champs.") | [PredictabilityEstimate()](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/T60ZgSaw8wK2AIEjaALn9Q#PrdctbltE-PredictabilityEstimate_O "Crée une estimation de la prévisibilité.") Propriétés de l'objet à mettre à jour. | [Tableau 9. Paramètres] {#PredictbltyEstStore-update_S_O__table_v5p_wxr_llb} {#PredictbltyEstStore-update_S_O__table_w5p_wxr_llb__entry__2} | Type | Description | |-|-| | Aucun | | [Tableau 10. Renvoie] {#PredictbltyEstStore-update_S_O__table_w5p_wxr_llb} L'exemple suivant montre comment mettre à jour un objet d'estimation de la prévisibilité dans le magasin. 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);