DataRobot bağlantısı oluşturma

DataRobot bağlantıları Veri yükleme düzenleyicisi veya Komut dosyası kodu içinde oluşturulur.

Bir bağlantı oluşturduktan sonra, hesaplamalar için DataRobot öğesine göndermek üzere mevcut tablolardan veri seçebilir ve ardından bu verileri uygulamanıza yükleyebilirsiniz. Bu bağlantı yalnızca veri komut dosyanızda değil, aynı zamanda model uç noktalarını çağırmak ve gerçek zamanlı grafik ifadesi hesaplamaları gerçekleştirmek için grafik ifadelerinde de kullanılabilir.

Bağlanmak istediğiniz DataRobot hizmetinin ayarlarını ve erişim kimlik bilgilerini bilmelisiniz.

Yapılandırılabilir ayarlar

Bağlantı diyaloğunda aşağıdaki ayarlar yapılandırılabilir:

Bağlantı diyaloğundaki yapılandırılabilir ayarlar
Alan	Açıklama
Yapılandırma seç	Makine öğrenmesi modeli tahminleri için kullanılacak DataRobot modellerini belirleyen yapılandırmayı seçmek için açılan menü öğesi. Önerilen yapılandırmalar: DataRobot Predictions DataRobot Timeseries Predictions
Dağıtım	Dağıtım kimliği: DataRobot bulutunda oluşturulan dağıtımın dağıtım tanımlayıcısı. Konak URL'si: DataRobot modelinin dağıtıldığı DataRobot platformunun konak URL'si.
Kimlik doğrulaması	DataRobot uç noktaları için API Anahtarı'nı ve DataRobot Anahtarı'nı sağlayın. Tüm DataRobot API uç noktaları, kimlik doğrulama modu olarak API anahtarlarını kullanır.
Tahmin Türü	Mevcut tahmin türleri: Predictions Predictions with explanations DataRobot’s Prediction Explanations, modelinizin oluşturduğu her sonuç için yapılandırılabilir sayıda özelliğin etkisini hesaplamanıza izin verir.
İstek	Alan Biçimleri: Ad ve Değer dahil isteğe bağlı olarak eklenebilir ve belirtilebilir. Zaman Damgası Biçimi: varsayılan biçim model tarafından kullanılan biçime uymazsa değiştirilmelidir.
Yanıt Tablosu	Döndürülen Tablonun Adı: Dağıtılan makine öğrenmesi modelinden döndürülen tablonun adı.
Yanıt Alanları	Mevcut tüm alanları yükle: Makine öğrenmesi uç noktası tarafından döndürülen mevcut tüm alanların yüklenmesini etkinleştirin. Bunu devre dışı bırakmak uygulamaya yüklenecek tablo alanlarını ve değerlerini belirtmenize izin verir. Uygulama geliştirirken önce model uç noktasından döndürülen tüm alanları yüklemeniz, ardından uygulamadaki analiz için gerekli olmayabilecek alanları kaldırmanız önerilir. Yanıtta Dizileri Sütunlara Dönüştür: dizileri sütunlara dönüştürün ve kaç dizi öğesinin sütun olarak dönüştürüleceğini seçin. Değer'i belirtmek için JMESPath sorgu dili kullanılabilir; örneğin dizinin nesnenin kökünde olduğunu belirtmek için [*]. DataRobot, döndürülen sonuçlarda iç içe diziler kullanır. https://docs.datarobot.com/en/docs/predictions/api/dr-predapi.html#prediction-objects.
İlişkilendirme	İlişkilendirme Alanı: Benzersiz bir tanımlayıcı içeren giriş veri tablosundan bir alan. Döndürülen sonuçlar tablosunun kaynak alanı tablosu ile bir anahtar kullanılarak ilişkilendirilmesi için bir uç nokta isteğinde bulunurken bu alanın kaynak verilerine dahil edilmesi gerekir. Belirtilen alan yanıtta bir alan olarak döndürülür ve tahminlerin veri modelindeki kaynak verileri ile ilişkilendirilmesini olanaklı kılar. Bu, kaynak verilerden veya tablo yükleme işleminin bir parçası olarak benzersiz bir kimliği olan herhangi bir alan olabilir. İlişkilendirme Alanını Gönder: İşaretlendiğinde, ilişkilendirme alanı olarak belirtilen alan hem Qlik Sense içine döndürülür hem de uç noktaya gönderilen alanlara dahil edilir Alan kaynak verilerine aitse ve model tarafından bekleniyorsa İlişkilendirme Alanını Gönder etkinleştirilerek modele gönderilmesi gerekir.
Ad	Bağlantının adı. Bir ad girmezseniz varsayılan ad kullanılır.

Yeni bir bağlantı oluşturma

Aşağıdakileri yapın:

Veri yükleme düzenleyicisi veya Komut dosyası kodu aracılığıyla bağlayıcıya erişin.
Yeni bağlantı oluştur'a tıklayın.
Alan altında, bağlantının konumlandırılacağı alanı seçin.
Veri bağlayıcıları listesinden DataRobot öğesini seçin.
Bağlantı diyaloğu alanlarını doldurun.
Oluştur'a tıklayın.

Bağlantınız artık Veri yükleme düzenleyicisi veya Komut dosyası kodu içindeki Veri bağlantıları altında listelenir.

Bu sayfa size yardımcı oldu mu?

Bu sayfa veya içeriği ile ilgili bir sorun; bir yazım hatası, eksik bir adım veya teknik bir hata bulursanız, bize bildirin, düzeltelim!

Geri bildiriminizi buradan iletin