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sourceDocument: Xanadu Activer AI
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    - xanadu

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    - fr-FR

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    - Xanadu Activer AI

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    - Platform


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# Tester une prédiction de solution de classification

# Tester une prédiction de solution de classification {#ariaid-title1}

* Rversion finale: Xanadu
* 
* Mis à jour 1 août 2024
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 3 minutes de lecture

Une fois que vos solutions d'apprentissage machine (ML) sont formées, vous pouvez faire appel à l'API Intelligence prédictive pour effectuer une prédiction de solution. Dans cet exemple de procédure, nous utilisons l'Explorateur d'API REST pour tester la prédiction d'une solution de classification pour la catégorisation des incidents.

## Avant de commencer

Formez votre solution ML avant de tester une prédiction.

Rôle requis : web_service_admin, rest_api_explorer, admin ou ml_admin

## Pourquoi et quand exécuter cette tâche

Cette procédure utilise des exemples de données pour illustrer ce que vous pouvez faire dans votre instance et peut ne pas représenter les données ou les enregistrements qui se trouvent réellement dans votre instance.

Ce scénario illustre une prédiction de solution de classification pour une solution ML hypothétique que vous avez préalablement créée et formée. Vous pouvez également utiliser l'Explorateur d'API REST pour tester une prédiction de solution de similarité.

## Procédure

1. Accédez à la ToutIntelligence prédictiveClassificationDéfinitions des solutions.
2. Localisez la définition de solution ML dont vous souhaitez tester la prédiction et copiez sa valeur Nom dans votre presse-papiers ou un fichier Bloc-notes.  
   Dans ce cas, utilisez la valeur du champ Nom dans votre enregistrement Catégorisation des incidents de définition de solution ML, comme illustré dans l'exemple suivant.  
3. Notez et enregistrez les champs d'entrée utilisés dans votre enregistrement de définition de solution ML que vous souhaitez que l'explorateur d'API REST utilise dans son appel à l'API Intelligence prédictive .  
   Dans ce cas, nous utilisons le champ de _description court , car le modèle de prédiction a été formé pour utiliser ce champ afin d'apprendre sa définition de catégorie.  
4. Accédez à la Services web du systèmeRESTExplorateur d'API REST.
5. Définissez ces champs de choix comme suit.

   | Champ | Valeur |
   | Espace de noms | Maintenant (laisser par défaut) |
   | Nom d'API | Intelligence prédictive |
   | Version de l'API | Dernier (laisser par défaut) |
   |-|-|

   {#test-solution-prediction__choicetable_v1w_53m_ycb}  
   Le Intelligence prédictive formulaire s'affiche. Vous utilisez ce formulaire pour préparer votre demande d'appel à l'API Intelligence prédictive .
6. Dans le champ Valeur de nom de la solution, saisissez <kbd class="ph userinput">ml_incident_categorization</kbd>.  
   Remarque :  
   Il s'agit de la valeur Nom que vous avez capturée à l'étape 1 de cette procédure.
7. Cliquez sur Ajouter un paramètre de requête.  
   Le Intelligence prédictive formulaire est actualisé pour afficher la section Paramètres de requête .
8. Tapez <kbd class="ph userinput">short_description</kbd> dans le premier champ.  
   Remarque :  
   Il s'agit du champ d'entrée que vous avez capturé à l'étape 2 de cette procédure.
9. Saisissez une description brève d'un incident dans le deuxième champ. Par exemple, <kbd class="ph userinput">tapez Impossible de se connecter</kbd>.
10. Cliquez sur le bouton Envoyer .  
    L'explorateur d'API REST envoie votre demande à l'API Intelligence prédictive .  
    Le système prédit la valeur de sortie dans la section Corps de la réponse de la sortie API. Vous pouvez utiliser d'autres brèves descriptions pour tester ce que la solution prédit.
11. **Facultatif :** Envoyez une demande différente à l'API Intelligence prédictive afin de pouvoir tester à nouveau le modèle de prédiction.
    1. Revenez à la section Paramètres de requête du Intelligence prédictive formulaire.
    2. Saisissez une description brève qui fait référence à un autre type d'incident dans le deuxième champ. Par exemple, <kbd class="ph userinput">tapez Impossible de se connecter à MSSQL</kbd>.
    3. Cliquez sur le bouton Envoyer .

    {#test-solution-prediction__substeps_khv_rb4_zcb}  
    La section Corps de la réponse peut s'actualiser pour afficher un résultat différent de celui que vous avez vu à l'étape 9, selon les catégories d'incidents que vous avez configurées dans la configuration de votre définition de solution. En d'autres termes, la modification du texte de la brève description peut reclasser l'incident comme un autre type de problème.

## Exemple

Vous pouvez également tester le modèle de Intelligence prédictive prédiction lorsque vous créez un nouvel enregistrement d'incident à l'aide du formulaire d'incident.  
1. Accédez à la IncidentCréer.
2. Dans le nouveau formulaire d'incident qui se charge, définissez les champs comme suit.
   * Utilisateur: Saisissez le nom de l'appelant.
   * Catégorie: Laisser par défaut.
   * Description brève : Entrez une brève description que vous souhaitez tester.
   {#test-solution-prediction__ul_ddg_rbs_ycb}
3. Envoyez le formulaire d'incident.
{#test-solution-prediction__ol_kcx_l1s_ycb}

Résultat : lorsque le formulaire s'actualise, un message d'information apparaît avec la catégorie d'incident automatiquement définie sur une valeur spécifique.  
Remarque :  
Pour certaines descriptions brèves, la prédiction peut ne pas être traitée, car la solution n'a pas suffisamment de confiance pour prédire la valeur de cette entrée.
**Information associée**   

* [Predictive Intelligence API](https://www.servicenow.com/docs/access?context=agent-intelligence-api&version=xanadu&pubname=xanadu-api-reference&ft:locale=en-US)
* [MLPredictor - Global](https://www.servicenow.com/docs/access?context=c_MLPredictorAPI&version=xanadu&pubname=xanadu-api-reference&ft:locale=en-US)