Loading
About Salesforce Data 360
Voorspellingen ophalen in REST-API's

U bent hier:

  1. Help van Salesforce
  2. Documenten
  3. Data 360

Voorspellingen ophalen in REST-API's

Gebruik de Salesforce Data 360 Connect REST-API voor programmatische interactie met voorspellingsmodellen. Haal voorspellingen, belangrijkste factoren en voorschriften op met behulp van het eindpunt predict.

Vereiste editions

Beschikbaar in: Alle editions die worden ondersteund door Data 360. Zie Beschikbaarheid van Data 360 edition.
VEREISTE GEBRUIKERSMACHTIGINGEN
Gebruikers toestaan modellen te beheren in AI-modellen Hiermee kunt u modellen maken, bijwerken en verwijderen in AI-modellen.
MACHTIGINGENSETS
Data Cloud-architect Toegang op beheerdersniveau tot alle voorzieningen van AI-modellen, inclusief de mogelijkheid om modellen te maken, bij te werken, te verwijderen en te activeren.
Data Cloud-gebruiker Beperkte toegang voor het gebruik van een model, inclusief het ophalen van voorspellingen en verbeteringen die zijn afgeleid van een model.

Voorspellingsverzoek

Syntaxis voor het eindpunt voorspellen.

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

Hoofdtekst van POST-aanvraag

Wanneer u een voorspelling uitvoert, past Salesforce het model toe op de set modelinvoer en retourneert het een voorspellingsscore voor elke opgegeven set invoerwaarden. Als u bijvoorbeeld drie sets waarden opgeeft, krijgt u drie voorspellingen in de volgorde waarin de records in het verzoek zijn opgegeven.

GET /services/data/v61.0/ssot/machine-learning/configured-models/{ModelIdOrName}
Opmerking
Opmerking U kunt de naam van het voorspellingsmodel (dit voorbeeld) of de model-ID (API-naam) gebruiken. Sommige API's vereisen ook de API-naam van het model "{ModelIdOrName}". U vindt de API-naam van een model in Modelsamensteller op de pagina met modeldetails.
De modeldetailpagina geeft de API-naam van het model weer.

Laten we eens kijken naar het REST-verzoek met behulp van het model Voorspeld aangeschaft.

{
    "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 geeft het maximale aantal verbeteringen (1-3) aan om te retourneren in de respons.
  • maxTopFactors geeft het aantal beste predictors (1-3) aan om te retourneren in de respons.
  • prescriptionImpactPercentage geeft het drempelwaardefilter (minimale % verbetering voor de uitkomst, wat in dit voorbeeld 50% is) op dat nodig is om de verbetering in de respons te retourneren

POST-respons

Voorbeeld POST-antwoord

{
  "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
  }
}

Zie ook:

 
Wordt geladen
Salesforce Help | Article