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sourceDocument: Referência de API do Xanadu
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/pt-BR/xanadu/api-reference

 Release :

    - xanadu

ft:locale :

    - pt-BR

ft:publication_title :

    - Referência de API do Xanadu

ft:clusterId :

    - crapiref

bundleId :

    - crapiref

workflow :

    - Creator


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# MLSolutionUtil - Global

# MLSolutionUtil - Global {#ariaid-title1}

* Versão de lançamento: Xanadu
* 
* Atualizado 1 de ago. de 2024
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 2 min. de leitura

A inclusão de script MLSolutionUtil fornece métodos para obter Inteligência preditiva previsões.

Esta inclusão de script requer o plug-in Inteligência preditiva (com.glide.platform_ml) e é fornecida no namespace `sn_ml`.

Para obter mais informações, consulte [Como usar APIs de ML](https://www.servicenow.com/docs/access?context=using-ml-apis&version=xanadu&pubname=xanadu-intelligent-experiences&ft:locale=en-US).
**Conceitos relacionados**   

* [MLSolution](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/HdnGffzlidmjMwnAeVbbbg#MLSolutionAPI "A API MLSolution fornece métodos para lidar com Inteligência preditiva previsões e recuperar objetos de solução para todas as capacidades: semelhança, classificação e clustering).")
* [MLSolutionFactory](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/wXncJ4U_aMQ~Cp_5eJKb8A#MLSolutionFactoryAPI "A API MLSolutionFactory é uma classe de fábrica para obter um objeto programável de MLSolution.")

## MLSolutionUtil - MLSolutionUtil() {#ariaid-title2}

Instancia um novo objeto MLSolutionUtil.
{#MLSU-MLSolutionUtil__table_btj_twt_rhb__entry__3}

| Nome | Tipo | Descrição |
|-|-|-|
| Nenhum |   |   |
[Tabela 1. Parâmetros]

{#MLSU-MLSolutionUtil__table_btj_twt_rhb}  


    var mlSolutionUtil = new MLSolutionUtil();

## MLSolutionUtil - getPredictions(entrada de objeto, matriz solutionNames, opções de objeto) {#ariaid-title3}

Obtém previsões para uma ou mais soluções especificadas.
{#MLSU-getPredictions_O_A_O__table_hqw_pbm_yfb__entry__3}

| Nome | Tipo | Descrição |
|-|-|-|
| entrada | Objeto | Matriz GlideRecord ou de objetos JSON como pares de chave-valor. |
| solutionNames | Matriz | Matriz de nomes de solução para recuperar previsões. |
| opções | Objeto | Opcional. Par de chave-valor de objeto JSON com as seguintes propriedades: * top_n: número. Se fornecido, retorna os principais resultados, até o número especificado de previsões.{#MLSU-getPredictions_O_A_O__solution-prediction-topn} * apply_threshold: booliano. Verifica o valor do limite da solução e o aplica ao conjunto de resultados. O valor do limite é o limite de solução para semelhança ou o limite de nível de classe para classificação. O valor padrão é verdadeiro.{#MLSU-getPredictions_O_A_O__solution-prediction-thresh} * custom_results_filter: cadeia de caracteres. Somente soluções de semelhança. Especifica o conjunto permitido do qual os resultados são retornados usando uma consulta codificada.{#MLSU-getPredictions_O_A_O__solution-prediction-custom} {#MLSU-getPredictions_O_A_O__ul_hdp_2cs_ckb} |
[Tabela 2. Parâmetros]

{#MLSU-getPredictions_O_A_O__table_hqw_pbm_yfb} {#MLSU-getPredictions_O_A_O__table_iqw_pbm_yfb__entry__2}

| Tipo | Descrição |
|-|-|
| Matriz | Par de chave-valor JSON que contém o resultado da previsão agrupado por nome de solução e classificado por sys_id ou record_number. * PreviewValue: cadeia de caracteres. Valor que representa o resultado da previsão.{#MLSU-getPredictions_O_A_O__ml-returnsVal} * previstoSysId: cadeia de caracteres. O sys_id do valor previsto. Os resultados podem ser de qualquer tabela na qual as informações estão sendo previstas.{#MLSU-getPredictions_O_A_O__ml-returnsID} * Confiança: número. Valor da confiança associada à previsão. Por exemplo, 53,84.{#MLSU-getPredictions_O_A_O__ml-returnsConf} * limite: Número. Valor do limite configurado associado à previsão.{#MLSU-getPredictions_O_A_O__ml-returnsThrsh} * detailsResults: objeto. Somente soluções de semelhança. Par de chave-valor JSON que contém detalhes sobre os índices de texto correspondentes.{#MLSU-getPredictions_O_A_O__ml-returnsDetR} {#MLSU-getPredictions_O_A_O__ul_nlj_5cs_ckb} |
[Tabela 3. Retorna]

{#MLSU-getPredictions_O_A_O__table_iqw_pbm_yfb}  

    var solutionNames = ['soluton1', 'solution2'];

    var input = new GlideRecord("incident");
    input.get("0ef47232db801300864adfea5e961912");

    // configure optional parameters
    var options = {};
    options.top_n = 3;
    options.apply_threshold = false;

    var mlSolutionUtil = new MLSolutionUtil();
    var results = mlSolutionUtil.getPredictions(input, solutionNames, options);

    // pretty print JSON results
    gs.print(JSON.stringify(JSON.parse(results), null, 2));

Saída:

    {
      solution1:  {
        input_gr_sys_id1: [
                    {
                        predictedValue : xxx,
                        predictedSysId : xx0,
                        confidence : xxx,
                        threshold : xxx,
                        detailedResults : [.....]

                    }, 
                    {
                        predictedValue : yyy,
                        predictedSysId : xx1,
                        confidence : xxx,
                        threshold : xxx,
                        detailedResults : [.....]
                    }
            ],
        input_gr_sys_id2 : [
                    {
                        predictedValue : xxx,
                        predictedSysId : xx0,
                        confidence : xxx,
                        threshold : xxx,
                        detailedResults : [.....]

                    }, 
                ...
            ]
      }

      solution2:  {
          ...
    }