Een DataRobot-verbinding maken

Menu-item in vervolgkeuzelijst om de configuratie te selecteren die bepaalt welke DataRobot-modellen moeten worden gebruikt voor prognoses van machine learning-modellen.

Ondersteunde configuraties:

• DataRobot Predictions

• DataRobot Timeseries Predictions

• Implementatie-ID: implementatie-ID van de gemaakte implementatie in de DataRobot-cloud.

• URL hosten: host de URL op het DataRobot-platform waar het DataRobot-model wordt geïmplementeerd.

Geef de API-sleutel en DataRobot-sleutel voor de DataRobot-eindpunten.

Alle API-eindpunten van DataRobot gebruiken API-sleutels als verificatiemodus.

Beschikbare prognosetypen:

• Predictions

• Predictions with explanations

Met DataRobot’s Prediction Explanations kunt u de impact berekenen van een configureerbaar aantal functies voor elke uitkomst die uw model genereert.

• Veldindelingen: kunnen optioneel worden toegevoegd en gespecificeerd, inclusief Naam en Waarde.

• Tijdstempelindeling: moet worden gewijzigd als de standaardindeling niet geschikt is voor de indeling die door het model wordt gebruikt.

• Naam van geretourneerde tabel: naam van de geretourneerde tabel van het geïmplementeerde machine learning-model.

• Alle beschikbare velden laden: schakel laden in van alle beschikbare velden die worden geretourneerd door het machine learning-eindpunt. Als u deze optie uitschakelt, kunt u de tabelvelden en -waarden opgeven die in de applicatie moeten worden geladen.

  Als u applicaties ontwikkelt, is het aan te raden om eerst alle velden te laden die door het modeleindpunt worden geretourneerd, en dan eventueel de velden te verwijderen die niet nodig zijn voor de analyse in de applicatie.

• Matrices in respons omzetten naar kolommen: zet de matrices om naar kolommen en selecteer het aantal matrixitems dat naar kolommen moet worden omgezet

  Querytaal JMESPath kan worden gebruikt om de Waarde op te geven, bijvoorbeeld [*] om aan te geven dat de matrix bij het hoofdobject is.

  DataRobot gebruikt geneste matices in de geretourneerde resultaten.

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

• Koppelingsveld: geef een koppelingsveld op, dit is een veld van de invoergegevenstabel dat een unieke id bevat.

  Bij een eindpuntverzoek moet dit veld in de brongegevens zijn opgenomen om de geretourneerde resultatentabel met een sleutel aan de bronveldtabel te kunnen koppelen. Het aangewezen veld wordt geretourneerd als een veld in de respons en de prognoses kunnen worden gekoppeld aan de brongegevens in het gegevensmodel. Dit kan elk veld met een unieke ID zijn, zowel van de brongegevens of als deel van het tabelload-proces.

• Koppelingsveld verzenden: als deze optie is geselecteerd, wordt het veld dat is opgegeven als koppelingsveld, geretourneerd naar Qlik Sense en opgenomen in de velden die naar het eindpunt worden verzonden.

  Als het veld deel uitmaakt van de brongegevens en door het model wordt verwacht, moet het naar het model worden verzonden door Associatieveld verzenden in te schakelen.