AutoML
Zia AutoMLを使用すると、モデルをトレーニングし、トレーニングデータのセットを分析して、そのデータのサブセットの結果を予測できます。Binary Classification、Multi-Class Classification、およびRegressionモデルを構築してトレーニングし、洞察に富んだ評価レポートを取得できます。
リクエストとレスポンスの形式については、APIドキュメントを参照してください。
predictData関数は、モデルのカラムと値の入力を渡してテストするために使用されます。モデルIDを指定することで、ターゲットカラムの値の予測を返します。
注: AutoMLは現在、EU、AU、IN、JP、SA、またはCAデータセンターからアクセスしているCatalystユーザーには利用できません。
サンプルコードスニペット
Package Imports
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import org.json.simple.JSONObject;
import com.zc.component.ml.ZCAutomlPredictionData;
import java.io.File;
import com.zc.component.ml.ZCML;
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JSONObject obj = new JSONObject();
obj.put("column1", "value1");
obj.put("column2", "value2");
obj.put("column3", "value3");
ZCAutomlPredictionData data = ZCML.getInstance().predictData({modelId}, obj);
//二値分類および多クラス分類モデルの場合
JSONObject classificationResult = data.getClassificationResultData();
//回帰モデルの場合
Object regressionResult =data.getRegressionResultData();
最終更新日 2026-03-24 17:38:39 +0530 IST
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