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。
モデルのモデルIDを指定して、モデルのカラムと値の入力を渡すことができます。ターゲットカラムの値の予測が返されます。
注意: 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するCatalystユーザーには利用できません。
以下で使用されているziaリファレンスは、コンポーネントインスタンスページで定義されています。 ここで返されるPromiseは、JSONオブジェクトに解決されます。
copy
var zia = app.zia();
//モデルのモデルIDを指定する
zia.automl(modelId, {
//モデルの列と値の入力を指定する
"column_1" : "column1_value",
"column_2" : "column2_value",
"column_3" : "column3_value",
"column_4" : "column4_value",
"column_5" : "column5_value",
}).then((result) => {
console.log(result);
})
.catch((err) => console.log(err.toString())); //エラーをCatalyst Logsに記録する受信するサンプルレスポンスを以下に示します。レスポンスはNode.jsの両方のバージョンで同じです。
Node js
copy
{
classification_result:
{
Dollars: 0,
Percentage: 80,
"Dollars (millions)": 20
}
}最終更新日 2026-03-24 17:38:39 +0530 IST
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