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Prediction Output

予測要求の出力表現。

プロパティ名	型	説明	検索条件グループとバージョン	使用可能なバージョン
`batchDatasource`	String	一括計算された特徴が保存される一括処理データソース名。予測の生成に使用される特徴入力がリアルタイムの場合、一括処理データソース名は null になります。メモ	Small、57.0	57.0
`classificationThreshold`	Double	予測に使用するモデルの種別を導出する分類しきい値。予測スコアがこのしきい値よりも高い/低い場合は、スコアカード設定に基づいて肯定的/否定的な予測表示ラベルが表示されます。	Small、55.0	55.0
`classificationType`	String	分類モデル種別を指定します。たとえば、バイナリまたは 3 項などです。	Small、55.0	55.0
`executionModeWarning`	String	実行モードがユーザ指定からデフォルトモード設定に変更されたことを示します。	Small、54.0	54.0
`featureExtractor`	String	予測に使用される特徴抽出実装のクラス名。	Small、54.0	54.0
`featureExtractorIdentifier`	String	特徴抽出ツールレコードの API 参照名。	Small、57.0	57.0
`featureExtractorType`	String	予測に使用される特徴抽出の種別。可能な値は次のとおりです。 `Apex` `Hybrid` `Java`	Small、54.0	54.0
`featureInputType`	String	予測の生成で使用される特徴入力種別。可能な値は次のとおりです。 `Realtime_Input` `Sample_Input` `Batch_Input`	Small、57.0	57.0
`inputType`	String	予測を行うために使用される入力の種別。	Small、55.0	55.0
`insightsSettings`	Map<String, Integer>	インサイトの設定を定義する対応付け。	Small、55.0	55.0
`modelFeatures`	Model Feature[]	名前、表示ラベル、データ型などのモデルの特徴の追加情報を指定します。	Small、55.0	55.0
`outcomeGoal`	String	predDef によって項目値を最大化するか最小化するかを示します。	Small、55.0	55.0
`predictionDefinition`	String	予測を行うために使用されるモデルの API 参照名。	Small、55.0	55.0
`predictionDefinitionLabel`	String	予測に使用されるモデル ID に対応する表示ラベル。	Small、55.0	55.0
`predictionPersistenceErrorMessage`	String	��測結果または特徴の保持中にエラーが発生したことを示します。	Small、54.0	54.0
`predictionPlatform`	String	使用事例の予測を行うために使用される機械学習プラットフォーム。	Small、55.0	55.0
`predictions`	Prediction Object[]	予測結果のリスト。	Small、55.0	55.0
`primaryResponseObjRecordIds`	String[]	プライマリ応答オブジェクト内で応答が保持される recordIds のリストを示します。	Small、55.0	55.0
`requestId`	String	実行の非同期モードでの通知のリスンに使用するために生成される要求の一意の ID。	Small、55.0	55.0
`secondaryResponseObjRecordIds`	String[]	セカンダリ応答オブジェクト内で応答が保持される recordIds のリストを示します。	Small、55.0	55.0
`status`	Status	コールが成功したか失敗したかを示し、失敗の場合は理由も明示されます。	Small、55.0	55.0

JSON の例

1{
2  "Prediction Purpose": "Use case Name Eg: Smart Selling Visit Recommendation",
3  "Prediction Platform": "Einstein Discovery / Einstein Platform (optional)",
4  "Prediction Definition": "PredictionDefinitionIdentifier",
5  "batchDatasource": “ApexSSVisitRecommendationsDataSource”,
6  "Input Type": "ExtractedRecordOverrides",
7  "featureInputType": "Sample_Input",
8  "Feature Extractor Type": "Hybrid",
9  "featureExtractorIdentifier": "ApexSSVisitRecommendationsExtractor",
10  "Feature Extractor": "SSVisitRecommendationsFeatureExtractorClass",
11  "Primary Response Obj RecordIds": [
12    "a00x0000000CHa0AAG",
13    "a00x0000000CHa0XXY"
14  ],
15  "Secondary Response Obj RecordIds": [
16    "a00x0000000CHa0PPS",
17    "a00x0000000CHa0QQW"
18  ],
19  "predictions": [
20    {
21      "model": {
22        "id": "1OtRM000000002b0AA"
23      },
24      "prediction": {
25        "score": 799315.4282959097,
26        "insights": [
27          {
28            "columns": [
29              {
30                "columnName": "Has Line Item",
31                "columnValue": "true"
32              }
33            ],
34            "value": 553763.66105859
35          }
36        ]
37      },
38      "status": "Success"
39    },
40    {
41      "model": {
42        "id": "1OtRM000000002b0AA"
43      },
44      "prediction": {
45        "score": 799315.4282959097,
46        "insights": [
47          {
48            "columns": [
49              {
50                "columnName": "Has Line Item",
51                "columnValue": "true"
52              }
53            ],
54            "value": 543763.66105859
55          }
56        ]
57      },
58      "status": "Success"
59    }
60  ],
61  "insightSettings": {
62    "maxPrescriptions": 0,
63    "maxInsights": 0
64  }
65}

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