分析端点

分析包含量度，这些量度用于让数据科学家通过显示相关评估量度来评估和选择最佳ML模型。

检索分析列表

您可以通过对分析端点执行单个GET请求来检索分析列表。要帮助筛选结果，您可以在请求路径中指定查询参数。有关可用查询的列表，请参阅资产检索查询参数.

API格式

GET /insights

请求

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}'

响应

成功的响应会返回包含分析列表的有效负载，并且每个分析都具有唯一标识符( id )。此外，您还将收到 context 包含与分析事件和量度数据之后的特定分析相关联的唯一标识符。

{
    "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
    }
}

属性	描述
`id`	与分析对应的ID。
`experimentId`	有效的实验ID。
`experimentRunId`	有效的实验运行ID。
`modelId`	有效的模型ID。

检索特定分析

要查找特定分析，请发出GET请求并提供有效 {INSIGHT_ID} 在请求路径中。要帮助筛选结果，您可以在请求路径中指定查询参数。有关可用查询的列表，请参阅资产检索查询参数.

API格式

GET /insights/{INSIGHT_ID}

参数	描述
`{INSIGHT_ID}`	Sensei分析的唯一标识符。

请求

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}'

响应

成功的响应会返回包含分析唯一标识符(id)。此外，您还将收到 context 包含与分析事件和量度数据之后的特定分析相关联的唯一标识符。

{
    "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"
}

属性	描述
`id`	与分析对应的ID。
`experimentId`	有效的实验ID。
`experimentRunId`	有效的实验运行ID。
`modelId`	有效的模型ID。

添加新的模型分析

您可以通过执行POST请求和有效负载来为新模型分析提供上下文、事件和量度，从而创建新的模型分析。创建新模型分析的上下文字段不需要附加现有服务，但您可以选择通过提供一个或多个对应的ID来使用现有服务创建新的模型分析：

"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"
  }

API格式

POST /insights

请求

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"
}

响应

成功的响应将返回一个有效负载，该负载具有 {INSIGHT_ID} 以及您在初始请求中提供的任何参数。

{
    "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"
}

属性	描述
`insightId`	在成功发出POST请求时为此特定分析创建的唯一ID。

为算法检索默认量度列表

通过对量度端点执行单个GET请求，可以检索所有算法和默认量度的列表。查询特定量度以发出GET请求并提供有效 {ALGORITHM} 在请求路径中。

API格式

GET /insights/metrics
GET /insights/metrics?algorithm={ALGORITHM}

参数	描述
`{ALGORITHM}`	算法类型的标识符。

请求

以下请求包含一个查询，并使用算法标识符检索特定量度 {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}'

响应

成功响应会返回包含 algorithm 唯一标识符和默认量度数组。

{
    "children": [
        {
            "algorithm": "15c53796-bd6b-4e09-b51d-7296aa20af71",
            "defaultMetrics": [
                "f-score",
                "auroc",
                "roc",
                "precision",
                "recall",
                "accuracy",
                "confusion matrix"
            ]
        }
    ]
}

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