Punto final de perspectivas
Las perspectivas contienen métricas que se utilizan para que un científico de datos pueda evaluar y elegir modelos XML óptimos mediante la visualización de métricas de evaluación relevantes.
Recuperación de una lista de perspectivas
Puede recuperar una lista de perspectivas realizando una única solicitud de GET al extremo de las perspectivas. Para ayudar a filtrar los resultados, puede especificar parámetros de consulta en la ruta de solicitud. Para obtener una lista de las consultas disponibles, consulte la sección del apéndice sobre parámetros de consulta para recuperación de recursos.
Formato de API
GET /insights
Solicitud
curl -X GET \
https://platform.adobe.io/data/sensei/insights \
-H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
-H 'x-api-key: {API_KEY}' \
-H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
-H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
Respuesta
Una respuesta correcta devuelve una carga útil que incluye una lista de perspectivas y cada perspectiva tiene un identificador único ( id
). Además, recibirá context
que contiene los identificadores únicos asociados a esa perspectiva en particular, seguidos de los datos de eventos y métricas de Insights.
{
"children": [
{
"id": "08b8d174-6b0d-4d7e-acd8-1c4c908e14b2",
"context": {
"experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
"experimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
"modelId": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71"
},
"events": {
"name": "fit",
"eventValues": {
"algorithm": null,
"ratio": "0.8"
}
},
"metrics": [
{
"name": "MAPE",
"value": "0.0111111111111",
"valueType": "double"
}
],
"created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
"updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z"
},
{
"id": "08b8d174-6b0d-4d7e-acd8-1c4c908e14b2",
"context": {
"experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
"experimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
"modelId": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71"
},
"events": {
"name": "fit",
"eventValues": {
"algorithm": null,
"ratio": "0.8"
}
},
"metrics": [
{
"name": "MAPE",
"value": "0.0111111111111",
"valueType": "double"
}
],
"created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
"updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z"
}
],
"_page": {
"count": 2
}
}
id
experimentId
experimentRunId
modelId
Recuperar una perspectiva específica
Para buscar una perspectiva concreta, realice una solicitud de GET y proporcione un {INSIGHT_ID}
en la ruta de solicitud. Para ayudar a filtrar los resultados, puede especificar parámetros de consulta en la ruta de solicitud. Para obtener una lista de las consultas disponibles, consulte la sección del apéndice sobre parámetros de consulta para recuperación de recursos.
Formato de API
GET /insights/{INSIGHT_ID}
{INSIGHT_ID}
Solicitud
curl -X GET \
https://platform.adobe.io/data/sensei/insights/08b8d174-6b0d-4d7e-acd8-1c4c908e14b2 \
-H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
-H 'x-api-key: {API_KEY}' \
-H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
-H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
Respuesta
Una respuesta correcta devuelve una carga útil que incluye el identificador único de perspectivas (id
). Además, recibirá context
que contiene los identificadores únicos asociados a la perspectiva particular que sigue a los datos de eventos y métricas de Insights.
{
"id": "08b8d174-6b0d-4d7e-acd8-1c4c908e14b2",
"context": {
"experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
"experimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
"modelId": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71"
},
"events": {
"name": "fit",
"eventValues": {
"algorithm": null,
"ratio": "0.8"
}
},
"metrics": [
{
"name": "MAPE",
"value": "0.0111111111111",
"valueType": "double"
}
],
"created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
"updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z"
}
id
experimentId
experimentRunId
modelId
Añadir una nueva perspectiva del modelo
Puede crear una nueva perspectiva del modelo realizando una solicitud del POST y una carga útil que proporcione contexto, eventos y métricas para la nueva perspectiva del modelo. El campo de contexto utilizado para crear una nueva perspectiva del modelo no es necesario para tener servicios existentes asociados a él, pero puede elegir crear la nueva perspectiva del modelo con servicios existentes proporcionando uno o más de los ID correspondientes:
"context": {
"clientId": "f1ab3164-e688-433d-99ef-077b2be84731",
"notebookId": "T4ab3164-e658-443d-97ef-022b2be84999",
"experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
"engineId": "22f4166f-85ba-4130-a995-a2b8e1edde32",
"mlInstanceId": "46986c8f-7739-4376-8509-0178bdf32cda",
"experimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
"modelId": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
"dataSetId": "5ee3cd7f2d34011913c56941"
}
Formato de API
POST /insights
Solicitud
curl -X POST \
https://platform.adobe.io/data/sensei/insights \
-H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
-H 'x-api-key: {API_KEY}' \
-H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
-H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
-H `Content-Type: application/vnd.adobe.platform.sensei+json;profile=mlInstance.v1.json`
-d {
"context": {
"experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
"experimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
"modelId": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71"
},
"events": {
"name": "fit2",
"eventValues": {
"algorithm": null,
"ratio": "0.99"
}
},
"metrics": [
{
"name": "MAPE2",
"value": "0.11111111111",
"valueType": "double"
}
],
"created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
"updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z"
}
Respuesta
Una respuesta correcta devolverá una carga útil que tiene un {INSIGHT_ID}
y cualquier parámetro que haya proporcionado en la solicitud inicial.
{
"id": "08b8d174-6b0d-4d7e-acd8-1c4c908e14b2",
"context": {
"experimentId": "5cb25a2d-2cbd-4c99-a619-8ddae5250a7b",
"experimentRunId": "33408593-2871-4198-a812-6d1b7d939cda",
"modelId": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71"
},
"events": {
"name": "fit2",
"eventValues": {
"algorithm": null,
"ratio": "0.99"
}
},
"metrics": [
{
"name": "MAPE2",
"value": "0.11111111111",
"valueType": "double"
}
],
"created": "2019-01-01T00:00:00.000Z",
"updated": "2019-01-02T00:00:00.000Z"
}
insightId
Recuperación de una lista de métricas predeterminadas para algoritmos
Puede recuperar una lista de todas las métricas predeterminadas y del algoritmo realizando una única solicitud de GET al extremo de las métricas. Para consultar una métrica en particular, realice una solicitud de GET y proporcione un {ALGORITHM}
en la ruta de solicitud.
Formato de API
GET /insights/metrics
GET /insights/metrics?algorithm={ALGORITHM}
{ALGORITHM}
Solicitud
La siguiente solicitud contiene una consulta y recupera una métrica específica mediante el identificador del algoritmo {ALGORITHM}
curl -X GET \
'https://platform.adobe.io/data/sensei/insights/metrics?algorithm={ALGORITHM}' \
-H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
-H 'x-api-key: {API_KEY}' \
-H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
-H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'
Respuesta
Una respuesta correcta devuelve una carga útil que incluye el algorithm
identificador único y matriz de métricas predeterminadas.
{
"children": [
{
"algorithm": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
"defaultMetrics": [
"f-score",
"auroc",
"roc",
"precision",
"recall",
"accuracy",
"confusion matrix"
]
}
]
}