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sourceDocument: Habilitar IA do Xanadu
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    - pt-BR

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    - Habilitar IA do Xanadu

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    - Platform


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# Testar uma previsão de solução de classificação

# Testar uma previsão de solução de classificação {#ariaid-title1}

* Versão de lançamento: Xanadu
* 
* Atualizado 1 de ago. de 2024
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 3 min. de leitura

Depois que suas soluções de aprendizado de máquina (ML) forem treinadas, você poderá chamar a API Inteligência preditiva para fazer uma previsão de solução. Neste procedimento de exemplo, usamos o Explorador de REST API para testar uma previsão de solução de classificação para categorização de incidentes.

## Antes de Iniciar

Treine sua solução de ML antes de testar uma previsão.

Função necessária: web_service_admin, rest_api_explorer, admin ou ml_admin

## Por Que e Quando Desempenhar Esta Tarefa

Este procedimento usa dados de amostra para ilustrar o que você pode fazer em sua instância e pode não representar dados ou registros que estão realmente em sua instância.

Este cenário ilustra uma previsão de solução de classificação para uma solução de ML hipotética que você criou e treinou anteriormente. Você também pode usar o Explorador de REST API para testar uma previsão de solução de semelhança.

## Procedimento

1. Navegar até TodosInteligência preditivaClassificaçãoDefinições de solução.
2. Localize a definição de solução de ML cuja previsão você deseja testar e copie o valor de Nome para a área de transferência ou para um arquivo do Bloco de Notas.  
   Nesse caso, use o valor do campo Nome no registro de Categorização de incidentes de definição de solução de ML, conforme ilustrado no exemplo a seguir.  
3. Anote e salve os campos de entrada usados no registro de definição de solução de ML que você deseja que o Explorador de REST API use em sua chamada para a API Inteligência preditiva.  
   Nesse caso, usamos o campo _description curto, pois o modelo de previsão foi treinado para usar esse campo para aprender sua definição de categoria.  
4. Navegar até Serviços web do sistemaRESTExplorador de REST API.
5. Defina esses campos de opção da seguinte forma.

   | Campo | Valor |
   | Namespace | agora (deixar como padrão) |
   | Nome da API | Inteligência preditiva |
   | Versão da API | mais recente (deixar como padrão) |
   |-|-|

   {#test-solution-prediction__choicetable_v1w_53m_ycb}  
   O formulário Inteligência preditiva é exibido. Você usa este formulário para preparar sua solicitação de chamada para a API Inteligência preditiva.
6. No campo valor do solution-name, digite <kbd class="ph userinput">ml_incident_categorization</kbd>.  
   Nota:  
   Este é o valor de Nome capturado na Etapa 1 deste procedimento.
7. Clique em Adicionar parâmetro de consulta.  
   O formulário Inteligência preditiva é atualizado para mostrar a seção Parâmetros de consulta.
8. Digite <kbd class="ph userinput">short_description</kbd> no primeiro campo.  
   Nota:  
   Este é o campo de entrada capturado na Etapa 2 deste procedimento.
9. Digite uma descrição resumida de um incidente no segundo campo. Por exemplo, digite <kbd class="ph userinput">Não é possível conectar</kbd>.
10. Clique no botão Enviar.  
    O Explorador de REST API envia sua solicitação para a API Inteligência preditiva.  
    O sistema prevê o valor de saída na seção Corpo da resposta da saída da API. Você pode usar outras descrições resumidas para testar o que a solução está prevendo.
11. **Opcional:** Envie uma solicitação diferente para a API Inteligência preditiva para que você possa testar o modelo de previsão novamente.
    1. Retorne à seção Parâmetros de consulta do formulário Inteligência preditiva.
    2. Digite uma descrição resumida que faça referência a um tipo diferente de incidente no segundo campo. Por exemplo, digite <kbd class="ph userinput">Não é possível conectar ao MSSQL</kbd>.
    3. Clique no botão Enviar.

    {#test-solution-prediction__substeps_khv_rb4_zcb}  
    A seção Corpo da resposta pode ser atualizada para mostrar um resultado diferente do que você viu na Etapa 9, dependendo de quais categorias de incidente você configurou na configuração de definição de solução. Em outras palavras, alterar o texto de descrição resumida pode recategorizar o incidente como um tipo diferente de problema.

## Exemplo

Você também pode testar o modelo de previsão Inteligência preditiva ao criar um novo registro de incidente usando o formulário de incidente.  
1. Navegar até IncidenteCriar novo(a).
2. No novo formulário de Incidente que é carregado, defina os campos da seguinte forma.
   * Usuário: insira o nome do solicitante.
   * Categoria: deixe como padrão.
   * Descrição resumida: insira uma descrição resumida que você deseja testar.
   {#test-solution-prediction__ul_ddg_rbs_ycb}
3. Envie o formulário de incidente.
{#test-solution-prediction__ol_kcx_l1s_ycb}

Resultado: quando o formulário é atualizado, uma mensagem informativa aparece com a categoria de incidente definida automaticamente com um valor específico.  
Nota:  
Para algumas descrições resumidas, a previsão pode não ser processada porque a solução não tem confiança suficiente na previsão do valor desta entrada.
**Tópicos relacionados**   

* [API Inteligência preditiva](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)