次の例は、既存のトレーニングジョブをキャンセルする方法を示しています。

var myEstimate = sn_ml.PredictabilityEstimateStore.get('ml_sn_global_global_predictability_estimate');

myEstimate.cancelTrainingJob();

次の例は 予測可能性の推定 ストアからアクティブなバージョンを取得し、そのトレーニングステータスを返す

var mlEstimate = sn_ml.PredictabilityEstimateStore.get('ml_x_snc_global_global_predictability_estimate');

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

出力：

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

次の例は、すべての PredictabilityEstimate バージョンオブジェクトを取得し、それらで getVersionNumber() および getStatus() 推定バージョンメソッドを呼び出す方法を示しています。

var mlEstimate = sn_ml.PredictabilityEstimateStore.get('ml_x_snc_global_global_predictability_estimate');

var mlEstimateVersions = mlEstimate.getAllVersions();

for (i = 0; i < mlEstimateVersions.length; i++) {
gs.print("Version " + mlEstimateVersions[i].getVersionNumber() + " Status: " + mlEstimateVersions[i].getStatus() +"\n");
};

出力：

Version 3 Status: {"state":"predictability_estimate_complete","percentComplete":"100","hasJobEnded":"true"}

Version 2 Status: {"state":"predictability_estimate_complete","percentComplete":"100","hasJobEnded":"true"}

Version 1 Status: {"state":"predictability_estimate_cancelled","percentComplete":"0","hasJobEnded":"true"}

次の例は、ソリューションの最新バージョンを取得し 予測可能性の推定値とそのトレーニングステータスを返します。

var mlEstimate = sn_ml.PredictabilityEstimateStore.get('ml_x_snc_global_global_predictability_estimate');

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

出力：

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

次の例は、 予測可能性の推定 データセット情報を更新し、オブジェクトの名前を出力

// Update estimate
var myIncidentData = new sn_ml.DatasetDefinition({
   'tableName' : 'incident',
   'fieldNames' : ['category', 'short_description', 'priority'],
   'encodedQuery' : 'activeANYTHING'
});

var myEstimate = new sn_ml.PredictabilityEstimate({
   'label': "my estimate",
   'dataset' : myIncidentData,
   'inputFieldNames':['short_description'],
   'predictedFieldName': 'category'
});

// update estimate
sn_ml.PredictabilityEstimateStore.update('ml_x_snc_global_global_my_definition_4', myEstimate);

// print estimate name
gs.print('Estimate Name: '+myEstimate.getName());

出力：

Estimate Name: ml_x_snc_global_global_my_definition_4

次の例では、 予測可能性の推定オブジェクト ます。

var mySolution = sn_ml.PredictabilityEstimateStore.get('ml_sn_global_global_predictability_estimate');

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

*** Script: {
  "datasetProperties": {
    "tableName": "incident",
    "fieldNames": [
      "category",
      "short_description",
      "priority",
      "assignment_group.name"
    ],
    "fieldDetails": [
      {
        "name": "category",
        "type": "nominal"
      },
      {
        "name": "short_description",
        "type": "text"
      }
    ]
  },
  "domainName": "global",
  "inputFieldNames": [
    "short_description"
  ],
  "label": "my estimate definition",
  "name": "ml_x_snc_global_global_my_definition_26",
  "predictedFieldName": "category",
  "processingLanguage": "en",
  "scope": "global",
  "stopwords": [
    "Default English Stopwords"
  ],
  "trainingFrequency": "run_once"
}

次の例は、バージョン番号でソリューションのトレーニングステータスを取得する方法を示しています バージョン番号による予測可能性の推定値。

var mlEstimate = sn_ml.PredictabilityEstimateStore.get('ml_x_snc_global_global_predictability_estimate');

gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(mlEstimate.getVersion('1').getStatus()), null, 2));

出力：

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

アクティブ化する方法を示しています 予測可能性の推定 ストアでソリューションバージョン

sn_ml.PredictabilityEstimate.setActiveVersion("ml_x_snc_global_global_my_estimate_definition");

次の例は、データセットを作成し、 予測可能性の推定値、追加 ストアに追加して、トレーニングジョブを送信する

// 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);

// Train the estimate - this is a long running job 
var myEstimateVersion = myEstimate.submitTrainingJob();