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Acerca de Salesforce Data 360
Obtener predicciones en las API de REST

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Obtener predicciones en las API de REST

Utilice la API de REST de Salesforce Data 360 Connect para interactuar programáticamente con modelos predictivos. Obtenga predicciones, factores principales y prescripciones utilizando el extremo de predicción.

Ediciones necesarias

Disponible en: Todas las ediciones compatibles con Data 360. Consulte Disponibilidad de Data 360.
PERMISOS DE USUARIO REQUERIDOS
Permitir a los usuarios gestionar modelos en modelos de IA Le permite crear, actualizar y eliminar modelos en Modelos de IA.
CONJUNTOS DE PERMISOS
Arquitecto de Data Cloud Acceso a nivel de administrador a todas las funciones de Modelos de IA, incluyendo la capacidad de crear, actualizar, eliminar y activar modelos.
Usuario de Data Cloud Acceso restringido para utilizar un modelo, incluyendo obtener predicciones y mejoras derivadas desde un modelo.

Solicitud de predicción

Sintaxis para el extremo de predicción.

POST /services/data/v63.0/ssot/machine-learning/predict

Cuerpo de solicitud POST

Cuando ejecuta una predicción, Salesforce aplica el modelo al conjunto de entradas de modelo y devuelve un puntuaje de predicción para cada conjunto de valores de entrada especificados. Por ejemplo, si especifica tres conjuntos de valores, obtiene tres predicciones en el orden en que se especificaron los registros en la solicitud.

GET /services/data/v61.0/ssot/machine-learning/configured-models/{ModelIdOrName}
Nota
Nota Puede utilizar el nombre de modelo predictivo (este ejemplo) o el Id. de modelo (Nombre de API). Algunas API también requieren el nombre de API de modelo “{ModelIdOrName}”. Puede encontrar el nombre de API de un modelo en Generador de modelos, en la página de detalles del modelo.
La página de detalles del modelo muestra el nombre de API del modelo.

Echemos un vistazo a la solicitud de REST utilizando el modelo Comprado predicho.

{
    "model": 
    {
        "name": "Predicted_Purchased_CM_12l_YSs01128465"
    },
    "type": "RawData",
    "fieldNames": ["Industry_c__c", "Response_Time_From_Assignment_c__c" , "Company_c__c", "Title_c__c"],
    "rows": 
    [
        ["High Tech", 56, "Condax","Student"],
        ["Professional Services",70,"Rantouch","Developer"]
    ],
    "settings" : {
        "maxPrescriptions" : 3,
        "maxTopFactors" : 2,
        "prescriptionImpactPercentage" : 50
    }
    
 }
  • maxPrescriptions especifica el número máximo de mejoras (1-3) para devolver en la respuesta.
  • maxTopFactors especifica el número de predictores principales (1-3) a devolver en la respuesta.
  • prescriptionImpactPercentage especifica el filtro de umbral (% de mejora mínimo para el resultado, que en este ejemplo es del 50%) necesario para que se devuelva la mejora en la respuesta

Respuesta POST

Respuesta POST de ejemplo.

{
  "aggregatePredictions": [],
  "model": {
    "id": "12l1Q000000blV0QAI"//Id
  },
  "predictionType": "BinaryClassification",
  "predictions": [
    {
      "factors": [
        {
          "fields": [
            {
              "customText": null,
              "inputValue": "Student",
              "label": null,
              "name": "Title_c__c",
              "prescribedValue": "Title"
            }
          ],
          "value": -40.58208510642879
        },
        {
          "fields": [
            {
              "customText": null,
              "inputValue": "56",
              "label": null,
              "name": "Response_Time_From_Assignment_c__c",
              "prescribedValue": "Response Time From Assignment"
            }
          ],
          "value": 10.187649697792125
        }
      ],
      "partition": {
        "id": "12l1Q000000blV0QAI" //Id"
      },
      "predictedValue": 0.5997765233332488,
      "prescriptions": [],
      "status": "Success",
      "type": "BinaryClassification",
      "warnings": {
        "missingFieldNames": [],
        "outOfBoundsFields": []
      }
    },
    {
      "factors": [
        {
          "fields": [
            {
              "customText": null,
              "inputValue": "Developer",
              "label": null,
              "name": "Title_c__c",
              "prescribedValue": "Title"
            }
          ],
          "value": -28.000138322513255
        },
        {
          "fields": [
            {
              "customText": null,
              "inputValue": "70",
              "label": null,
              "name": "Response_Time_From_Assignment_c__c",
              "prescribedValue": "Response Time From Assignment"
            }
          ],
          "value": 6.156639498073147
        }
      ],
      "partition": {
        "id": "12l1Q000000blV0QAI" //Id"
      },
      "predictedValue": 5.278021902657085,
      "prescriptions": [],
      "status": "Success",
      "type": "BinaryClassification",
      "warnings": {
        "missingFieldNames": [],
        "outOfBoundsFields": []
      }
    }
  ],
  "settings": {
    "aggregateFunctions": [],
    "maxPrescriptions": 3,
    "maxTopFactors": 2,
    "prescriptionImpactPercentage": 50
  }
}

Consulte también:

 
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