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시각화 표현식에서 Amazon SageMaker 연결 사용

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시각화 표현식에서 Amazon SageMaker 연결 사용

시각화 표현식에서 분석 연결을 사용할 수 있습니다. 표현식에서 분석 연결을 사용할 때 구문은 서버 측 확장 구문을 따라야 합니다.

데이터는 사용자의 입력에 따라 동적으로 변경되는 경우에만 시각화 표현식에서 처리되어야 합니다. 텍스트 분석을 위한 텍스트가 데이터 모델에서 가져온 것이고 항상 동일할 경우 텍스트 분석은 대신 로드 스크립트에서 계산되고 데이터 모델에서 캐시되어야 합니다.

사용 사례가 사용자 입력을 기반으로 하는 경우 차트 표현식에서 분석 연결 및 해당 서버 측 확장 구문을 사용하여 모델 종료 지점에서 수신된 데이터를 시각화하는 대화형 차트를 만들 수 있습니다.

  1. 시각화를 편집할 때 Expression을 클릭하여 식 편집기를 시작합니다.

  2. 식 편집기에서 표현식 필드에 표현식을 입력합니다. 표현식은 서버 측 확장 구문을 사용하여 구성해야 합니다.

정보 메모데이터 크기 및 호출된 기계 학습 종료 지점에 따라 분석 연결을 포함하는 차트의 응답성은 계산을 위해 Amazon 서비스로 데이터를 보내고 해당 서비스에서 반환하기 때문에 영향을 받을 수 있습니다.

식 편집기 작업

서버 측 확장 구문

다음은 모기지 이탈 예측을 수행하는 외부 모델에 대한 호출의 예입니다.

sum(if(aggr(endpoints.ScriptEvalStr('{"RequestType":"endpoint", "endpoint":{"connectionname":"Amazon_SageMaker_Mortgage"}}',id_loan,CurrentBalance,loan_age, delq_sts,Margin,countLatePayment,RefinanceRateRelativity,RealGDP,ChangeUnemploymentRate,CurrentLCV,fico,flag_fthb,cd_msa,mi_pct,cnt_units,occpy_sts,cltv,dti,orig_upb,ltv,int_rt + vInterestRateShift as int_rt,channel,ppmt_pnlty,prod_type,st,prop_type,zipcode,loan_purpose,orig_loan_term,cnt_borr,flag_sc,customerFeedback),id_loan)='Yes',1,0))