Insights端點

深入分析包含一些量度,可供資料科學家藉由顯示相關評估量度,評估及選擇最佳的ML模型。

擷取見解清單

您可以透過對見解端點執行單一GET請求來擷取見解清單。 若要協助篩選結果,您可以在請求路徑中指定查詢引數。 如需可用查詢的清單,請參閱 用於資產擷取的查詢引數.

API格式

GET /insights

要求

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}'

回應

成功的回應會傳回包含見解清單的裝載,且每個見解都有唯一識別碼( id )。 此外,您將會收到 context ,其中包含與特定見解相關聯的唯一識別碼,後續會有見解事件和量度資料。

{
    "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
    }
}
屬性
說明
id
與Insight相對應的ID。
experimentId
有效的實驗ID。
experimentRunId
有效的實驗回合ID。
modelId
有效的模型識別碼。

擷取特定分析

若要查詢特定分析,請提出GET請求並提供有效的 {INSIGHT_ID} 在請求路徑中。 若要協助篩選結果,您可以在請求路徑中指定查詢引數。 如需可用查詢的清單,請參閱 用於資產擷取的查詢引數.

API格式

GET /insights/{INSIGHT_ID}
參數
說明
{INSIGHT_ID}
Sensei Insight的唯一識別碼。

要求

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}'

回應

成功的回應會傳回包含見解唯一識別碼(id)。 此外,您將會收到 context 其中包含與分析事件和量度資料後續的特定分析相關聯的唯一識別碼。

{
    "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"
}
屬性
說明
id
與Insight相對應的ID。
experimentId
有效的實驗ID。
experimentRunId
有效的實驗回合ID。
modelId
有效的模型識別碼。

新增模型分析

您可以透過執行POST請求和提供上下文、事件和量度的裝載來建立新的模型分析。 要附加現有服務,並不需要用於建立新模型深入分析的內容欄位,但您可以選擇提供一個或多個對應ID,使用現有服務建立新的模型深入分析:

"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

要求

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"
}

回應

成功的回應將傳回具有 {INSIGHT_ID} 以及您在初始請求中提供的任何引數。

{
    "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"
}
屬性
說明
insightId
提出成功的POST請求時,為此特定深入分析建立的唯一ID。

擷取演演算法的預設量度清單

您可以透過對量度端點執行單一GET要求,擷取所有演演算法和預設量度的清單。 查詢特定量度的方式,請提出GET請求並提供有效的量度 {ALGORITHM} 在請求路徑中。

API格式

GET /insights/metrics
GET /insights/metrics?algorithm={ALGORITHM}
參數
說明
{ALGORITHM}
演演算法型別的識別碼。

要求

以下請求包含查詢,並使用演演算法識別碼來擷取特定量度 {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}'

回應

成功的回應會傳回包含 algorithm 唯一識別碼和一系列預設量度。

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