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- 機械学習アイコンをクリックして [修正する違反の推奨] を選択し、ウィザードを起動します。
- 初めてウィザードを起動する場合、または既存のモデルではアクションを推奨するのに不十分な場合、モデルをトレーニングするように求められます。[次へ] をクリックします。
- 推奨モデルを構築するには、少なくとも 20 個の違反を分類する必要があります。[違反の分類] を選択して [次へ] をクリックします。
- DTP はフィルター内の既存のビルドを分析し、ユーザーに対して既に分類されている違反に基づいてモデルを作成するか、または手動で違反を分類するように求めます。
- 次のオプションのいずれかを選択して [確認] をクリックします。
- [履歴に基づいて違反を分類] を有効にし、[ビルド履歴] メニューから [すべて]、[6 か月]、または [12 か月] を選択します。DTP はすでに修正または抑制されている違反を検索し、[アクション] フィールドを ”修正" または "抑制" に設定します。詳細については「Expected Classification Outcomes予想される分類結果」を参照してください。
- [手動で違反を分類] を有効にすると、DTP はレビューと分類のために現在のビルドから 20 の違反を提示します。違反を手動で分類する方法については、「違反にアクションを割り当てる」を参照してください。
- 十分な数の違反が分類された場合、モデルをトレーニングできるように、ウィザードのメイン ページに戻るように求められます (「モデルをトレーニングする」を参照)。
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- ウィザードがまだ開いていない場合、機械学習アイコンをクリックして [修正する違反の推奨] を選択し、ウィザードを起動します。
- [モデルのトレーニング] を選択し、[次へ] をクリックします。
- すでに 20 件以上の違反を分類している場合は、その分類に基づいてトレーニングを実行するよう促されます (まだ 20 件以上の違反を分類していない場合は、「違反の分類」を参照してください)。[トレーニングの実行] を有効にして [次へ] をクリックします。
- トレーニング モードを選択します。選択するオプションの詳細については「About Training Modesトレーニング モードについて」を参照してください。
- 違反の分類方法に関する推奨モデルのトレーニングを開始するように求められた場合、[確認] をクリックします。多くの違反 (たとえば 1000 件超) を分析した場合、予測モデルの作成に数分かかることがあります。
- モデルがトレーニングされると、ユーザーは推奨アクションを予測するように求められます (「修正する違反の推奨」を参照)。
DTP が信頼できる推奨を行うには、健全な推奨モデルが不可欠です。分類プロセスの結果、モデルが "不良" または "中" になる場合は、モデルの状態が改善するまで違反の分類を続ける必要があります。詳細については「About Model Healthモデルの精度について」を参照してください。[最高速] または [通常] モードを使用してモデルをトレーニングしたが、モデルの品質に満足できない場合は、モデルを再トレーニングして、[深く] または [最も深く] トレーニング モード オプションを選択します。
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リクエストを送信するときと同じように、ユーザー名とパスワードを渡します。「Example例」を参照してください。
URL
http:<HOST>:<PORT>/grs/api/v1.7/ml/staticAnalysis/classificationResultsSets
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