• 두 개의 별도 ML 분류 솔루션 정의를 생성하고 교육합니다. 여기서 하나는 미국 인시던트에 의해서만 필터링되고 다른 하나는 유럽 인시던트에 의해서만 필터링됩니다.
• groupby 매개 변수를 사용하여 모든 미국 정의가 미국 모델을 만들고 모든 유럽 정의가 유럽 모델을 만들도록 국가 위치에 대한 Groupby를 만듭니다. 그런 다음 인시던트를 기반으로 시스템은 올바른 분류 범주를 예측하는 데 사용하는 모델을 식별합니다.

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

var mySolution = new sn_ml.ClassificationSolution({
    'label': 'solution label',
    'dataset' : myIncidentData,
    'groupByFieldName' : 'assignment_group',
    'predictedFieldName': 'category',
    'inputFieldNames': ['short_description','description','priority']
});
//Add solution definition
var solution_gr = sn_ml.ClassificationSolutionStore.add(mySolution)
//Get existing solution
var my_unique_name = sn_ml.ClassificationSolutionStore.get('solution name');
// submit training job
var solutionVersion = my_unique_name.submitTrainingJob();


// Run prediction
var input = new GlideRecord("incident");
input.get("sys_id");
// configure optional parameters
var options = {};
options.apply_threshold = false;
var mlSolution = sn_ml.ClassificationSolutionStore.get('solution name');
//Prediction using glide record
var results = mlSolution.getActiveVersion().predict(input, options);
//Prediction using map
var results = mlSolution.getActiveVersion().predict([{ 'short_description': input.short_description,
                                                         'assignment_group': input.assignment_group }], options);