DataRobot 接続の作成

機械学習モデルの予測に使用する DataRobot モデルを決定する設定を選択するためのドロップダウンメニュー項目

対応している構成:

• DataRobot Predictions

• DataRobot Timeseries Predictions

• 展開 ID: DataRobot クラウド上に作成された展開の、展開識別子。

• ホスト URL: DataRobot モデルが展開されている DataRobot プラットフォームのホスト URL。

DataRobot エンドポイントの API Key と DataRobot Key を指定します。

すべての DataRobot API エンドポイントは、認証のモードとして API キーを使用します。

使用可能な予測タイプ:

• Predictions

• Predictions with explanations

DataRobot’s Prediction Explanations では、モデルが生成する結果ごとに、設定可能な数の機能の影響を計算できます。

• 項目形式: オプションで追加が可能で、Name と Value を含めて指定します。

• タイムスタンプ形式: デフォルトの形式がモデルで使用されている形式に適合しない場合は、変更する必要があります。

• 返されたテーブルの名前: 展開された機械学習モデルから返されたテーブルの名前。

• 利用可能な項目をすべてロード: 機械学習エンドポイントによって返されたすべての使用可能な項目のロードを有効にします。これを無効にすると、アプリにロードするテーブルの項目と値を指定することができます。

  アプリを開発する際は、最初に、モデルのエンドポイントから返されたすべての項目をロードしてから、アプリでの分析に不要な項目を削除することをお勧めします。

• Transpose Arrays as Columns in Response: 配列を列として転置し、列として転置する配列項目の数を選択します。

  JMESPath クエリー言語を使用して Value を指定できます。たとえば、[*] で、配列がルートオブジェクトにあることを指定します。

  DataRobot は、返される結果でネストされた配列を使用します。

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

• 関連項目: 関連項目 (一意の識別子を含む入力データ テーブルの項目) を指定します。

  キーを使用してソース 項目 テーブルに関連付けるために戻された結果テーブルのエンドポイント要求を行う場合は、この項目をソース データに含める必要があります。指定された項目がレスポンスの項目として返され、予測値をデータ モデルのソース データに関連付けることができます。これは、ソース データから、またはテーブルのロード プロセスの一部として、一意の ID を持つ任意の項目です。

• 関連付け項目を送信: 選択すると、関連付け項目として指定された項目が Qlik Sense に返され、エンドポイントに送信される項目に含まれます。

  項目がソースデータに属しており、モデルで想定されている場合は、[Send Association Field] (関連付け項目の送信) を有効にしてモデルに送信する必要があります。