DataRobot 연결 만들기

기계 학습 모델 예측에 사용할 DataRobot 모델을 결정하는 구성을 선택하는 드롭다운 메뉴 항목입니다.

지원되는 구성:

• DataRobot Predictions

• DataRobot Timeseries Predictions

• 배포 ID: DataRobot 클라우드에 만들어진 배포의 배포 식별자입니다.

• 호스트 URL: DataRobot 모델이 배포되는 DataRobot 플랫폼의 호스트 URL입니다.

DataRobot 종료 지점에 대한 API 키 및 DataRobot 키를 제공합니다.

모든 DataRobot API 종료 지점은 API 키를 인증 모드로 사용합니다.

사용 가능한 예측 유형:

• Predictions

• Predictions with explanations

DataRobot’s Prediction Explanations를 통해 모델이 생성하는 각 결과에 대해 구성 가능한 기능 수의 영향을 계산할 수 있습니다.

• 필드 형식: 이름 및 값을 포함하여 선택적으로 추가하고 지정할 수 있습니다.

• 타임스탬프 형식: 기본 형식이 모델에서 사용하는 형식과 맞지 않으면 변경해야 합니다.

• 반환된 테이블 이름: 배포된 기계 학습 모델에서 반환된 테이블의 이름입니다.

• 사용할 수 있는 모든 필드 로드: 기계 학습 종료 지점에서 반환된 사용할 수 있는 모든 필드의 로드를 활성화합니다. 이를 비활성화하면 앱에 로드할 테이블 필드와 값을 지정할 수 있습니다.

  앱을 개발할 때 먼저 모델 종료 지점에서 반환된 모든 필드를 로드한 다음 앱에서 분석에 필요하지 않은 필드를 잠재적으로 제거하는 것이 좋습니다.

• 응답에서 배열을 열로 바꾸기: 배열을 열로 바꾸고 열로 바꿀 배열 항목 수를 선택합니다.

  JMESPath 쿼리 언어는 값을 지정하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 [*]를 배열이 루트 개체에 있음을 지정하는 데 사용할 수 있습니다.

  DataRobot은 반환된 결과에 중첩 배열을 사용합니다.

https://docs.datarobot.com/en/docs/predictions/api/dr-predapi.html#prediction-objects.

• 연결 필드: 고유 식별자가 포함된 입력 데이터 테이블의 필드입니다.

  키를 사용하여 소스 필드 테이블과 연결되도록 반환된 결과 테이블에 대한 종료 지점 요청을 수행할 때 소스 데이터에 이 필드를 포함해야 합니다. 지정된 필드는 응답의 필드로 반환되며 예측을 데이터 모델의 소스 데이터와 연결할 수 있습니다. 소스 데이터에서 또는 테이블 로드 프로세스의 일부로 고유 ID를 가진 모든 필드가 될 수 있습니다.

• 연결 필드 보내기: 선택하면 연결 필드로 지정된 필드가 모두 Qlik Sense에 반환되고 종료 지점으로 전송된 필드에 포함됩니다.

  필드가 소스 데이터에 속하고 모델에서 필요한 경우 연결 필드 보내기를 활성화하여 모델로 보내야 합니다.