サポートコンソール開発者トライアルの開始お問い合わせ

第4章 PMML モデルの実行

Business Central を使用して Red Hat Process Automation Manager に PMML ファイルをインポートする (Menu Design Projects Import Asset) か、Business Central を使用しないでプロジェクトのナレッジ JAR (KJAR) ファイルの一部として DMN ファイルをパッケージ化できます。Red Hat Process Automation Manager プロジェクトに PMML ファイルに実装した後に、Java アプリケーションに直接 PMML 呼び出しを埋め込み、PMML ベースのデシジョンサービスを実行できます。

プロジェクトのパッケージ化およびデプロイメントの方法に PMML アセットを追加する方法の詳細は、『Packaging and deploying a Red Hat Process Automation Manager project』を参照してください

注記

Business Central の Decision Model and Notation (DMN) サービスの一部として、PMML モデルを追加することもできます。DMN ファイル内に PMML モデルを追加すると、その PMML モデルを DMN デシジョンノードまたはビジネスナレッジモデルノードのボックス関数式として呼び出すことができます。DMN サービスへの PMML モデルの追加に関する詳細は、『Designing a decision service using DMN models』を参照してください。

4.1. PMML 呼び出しの Java アプリケーションへの直接組み込み

KIE コンテナーは、呼び出しプログラムにナレッジアセットを直接組み込む場合や、KJAR 用 Maven 依存関係を使用して物理的にプルする場合は、ローカルとみなされます。コードのバージョンと、PMML 定義のバージョンとの間に密接な関係がある場合は、通常、ナレッジアセットをプロジェクトに直接組み込みます。意思決定への変更は、アプリケーションをアップデートして再デプロイしないと有効になりません。このアプローチに対する利点は、適切なオペレーションがランタイムへの外部の依存関係に依存していないことですが、ロックされた環境の場合は制限になる可能性があります。

Maven の依存関係を使用すると、システムプロパティーを使用して、アップデートを定期的にスキャンして自動的にアップデートするなど、特定バージョンの意思決定が動的に変更するため、柔軟性が高まります。これにより、外部の依存関係がサービスのデプロイ時間に影響を及ぼしますが、意思決定はローカルで実行されるため、ランタイム時に利用可能な外部サービスに対する信頼が低くなります。

前提条件

手順

  1. クライアントアプリケーションで、Java プロジェクトの関連クラスパスに以下の依存関係を追加します。 

    <!-- Required for the PMML compiler -->
<dependency>
  <groupId>org.drools</groupId>
  <artifactId>kie-pmml</artifactId>
  <version>${rhpam.version}</version>
</dependency>

<!-- Required for the KIE public API -->
<dependency>
  <groupId>org.kie</groupId>
  <artifactId>kie-api</artifactId>
  <version>${rhpam.version}</version>
</dependencies>

<!-- Required if not using classpath KIE container -->
<dependency>
  <groupId>org.kie</groupId>
  <artifactId>kie-ci</artifactId>
  <version>${rhpam.version}</version>
</dependency>

    <version> は、プロジェクトで現在使用する Red Hat Process Automation Manager の Maven アーティファクトバージョンです (例: 7.30.0.Final-redhat-00002)。

    注記

    個別の依存関係に対して Red Hat Process Automation Manager <version> を指定するのではなく、Red Hat Business Automation 部品表 (BOM) の依存関係をプロジェクトの pom.xml ファイルに追加することを検討してください。Red Hat Business Automation BOM は、Red Hat Process Decision Manager と Red Hat Process Automation Manager の両方に適用します。BOM ファイルを追加すると、指定の Maven リポジトリーからの一時的な依存関係の内、正しいバージョンが、このプロジェクトに追加されます。

    BOM 依存関係の例: 

    <dependency>
  <groupId>com.redhat.ba</groupId>
  <artifactId>ba-platform-bom</artifactId>
  <version>7.6.0.redhat-00002</version>
  <scope>import</scope>
  <type>pom</type>
</dependency>

    Red Hat Business Automation BOM (Bill of Materials) についての詳細情報は、What is the mapping between RHPAM product and maven library version? を参照してください。

  2. classpath または ReleaseId から KIE コンテナーを作成します。 

    KieServices kieServices = KieServices.Factory.get();

ReleaseId releaseId = kieServices.newReleaseId( "org.acme", "my-kjar", "1.0.0" );
KieContainer kieContainer = kieServices.newKieContainer( releaseId );

    または、以下のオプションを使用します。 

    KieServices kieServices = KieServices.Factory.get();

KieContainer kieContainer = kieServices.getKieClasspathContainer();

  3. PMMLRequestData クラスのインスタンスを作成し、PMML モデルをデータセットに適用します。 

    public class PMMLRequestData {
    private String correlationId; 1
    private String modelName; 2
    private String source; 3
    private List<ParameterInfo<?>> requestParams; 4
    ...
}
    1
    特定の要求または結果に関連のあるデータを特定します。
    2
    要求データに適用する必要のあるモデル名
    3
    要求を生成したセグメントを特定するために、内部で生成された PMMLRequestData オブジェクトが使用します。
    4
    入力データポイントを送信するデフォルトのメカニズム

  4. PMML4Result クラスのインスタンスを作成します。このクラスでは、入力データに PMML ベースルールを適用した結果の出力情報を保持します。 

    public class PMML4Result {
    private String correlationId;
    private String segmentationId; 1
    private String segmentId; 2
    private int segmentIndex; 3
    private String resultCode; 4
    private Map<String, Object> resultVariables; 5
    ...
}
    1
    モデルタイプが MiningModel の場合に使用します。segmentationId は、複数のセグメントを区別化するために使用します。
    2
    segmentationId と併用して、結果を生成したセグメントを特定します。
    3
    セグメントの順番を維持するのに使用します。
    4
    モデルが正常に適用されたかどうかを判断するのに使用します。OK は成功を示します。
    5
    結果の値として代入される変数とそれに関連する値の名前が含まれます。

    通常の getter メソッドに加え、PMML4Result クラスも、結果となる変数の値を直接取得する以下の方法をサポートします。 

    public <T> Optional<T> getResultValue(String objName, String objField, Class<T> clazz, Object...params)

public Object getResultValue(String objName, String objField, Object...params)

  5. ParameterInfo クラスのインスタンスを作成します。このクラスは、PMMLRequestData クラスの一部として使用する、基本的なデータタイプオブジェクトのラッパーとして機能します。 

    public class ParameterInfo<T> { 1
    private String correlationId;
    private String name; 2
    private String capitalizedName;
    private Class<T> type; 3
    private T value; 4
    ...
}
    1
    多数の異なるタイプを処理するパラメーター化されたクラス
    2
    モデルの入力として想定される変数の名前
    3
    変数の実際のタイプとなるクラス
    4
    変数の実際の値

  6. 先ほど作成した対象の PMML クラスインスタンスをもとに PMML モデルを実行します。 

    public void executeModel(KieBase kbase,
                         Map<String,Object> variables,
                         String modelName,
                         String correlationId,
                         String modelPkgName) {
    RuleUnitExecutor executor = RuleUnitExecutor.create().bind(kbase);
    PMMLRequestData request = new PMMLRequestData(correlationId, modelName);
    PMML4Result resultHolder = new PMML4Result(correlationId);
    variables.entrySet().forEach( es -> {
        request.addRequestParam(es.getKey(), es.getValue());
    });

    DataSource<PMMLRequestData> requestData = executor.newDataSource("request");
    DataSource<PMML4Result> resultData = executor.newDataSource("results");
    DataSource<PMMLData> internalData = executor.newDataSource("pmmlData");

    requestData.insert(request);
    resultData.insert(resultHolder);

    List<String> possiblePackageNames = calculatePossiblePackageNames(modelName,
                                                                    modelPkgName);
    Class<? extends RuleUnit> ruleUnitClass = getStartingRuleUnit("RuleUnitIndicator",
                                                                (InternalKnowledgeBase)kbase,
                                                                possiblePackageNames);

    if (ruleUnitClass != null) {
        executor.run(ruleUnitClass);
        if ( "OK".equals(resultHolder.getResultCode()) ) {
          // extract result variables here
        }
    }
}

protected Class<? extends RuleUnit> getStartingRuleUnit(String startingRule, InternalKnowledgeBase ikb, List<String> possiblePackages) {
    RuleUnitRegistry unitRegistry = ikb.getRuleUnitRegistry();
    Map<String,InternalKnowledgePackage> pkgs = ikb.getPackagesMap();
    RuleImpl ruleImpl = null;
    for (String pkgName: possiblePackages) {
      if (pkgs.containsKey(pkgName)) {
          InternalKnowledgePackage pkg = pkgs.get(pkgName);
          ruleImpl = pkg.getRule(startingRule);
          if (ruleImpl != null) {
              RuleUnitDescr descr = unitRegistry.getRuleUnitFor(ruleImpl).orElse(null);
              if (descr != null) {
                  return descr.getRuleUnitClass();
              }
          }
      }
    }
    return null;
}

protected List<String> calculatePossiblePackageNames(String modelId, String...knownPackageNames) {
    List<String> packageNames = new ArrayList<>();
    String javaModelId = modelId.replaceAll("\\s","");
    if (knownPackageNames != null && knownPackageNames.length > 0) {
        for (String knownPkgName: knownPackageNames) {
            packageNames.add(knownPkgName + "." + javaModelId);
        }
    }
    String basePkgName = PMML4UnitImpl.DEFAULT_ROOT_PACKAGE+"."+javaModelId;
    packageNames.add(basePkgName);
    return packageNames;
}

    ルールは RuleUnitExecutor クラスにより実行されます。RuleUnitExecutor クラスは KIE セッションを作成し、必要な DataSource オブジェクトをこれらのセッションに追加してから、run() メソッドへのパラメーターとして渡される RuleUnit をもとに、ルールを実行します。calculatePossiblePackageNames と getStartingRuleUnit メソッドは、run() メソッドへのパラメーターとして渡される RuleUnit クラスの完全修飾名を決定します。

PMML モデル実行をスムーズに行うため、Red Hat Process Automation Manager でサポートされている PMML4ExecutionHelper クラスも使用できます。PMML ヘルパークラスに関する詳細は、「PMML 実行ヘルパークラス」を参照してください。

4.1.1. PMML 実行ヘルパークラス

Red Hat Process Automation Manager には、PMML モデル実行に必要な PMMLRequestData クラスの作成や RuleUnitExecutor クラスを使用したルールの実行をサポートする PMML4ExecutionHelper クラスがあります。

以下では、比較の目的で PMML4ExecutionHelper クラスのある場合とない場合の PMML モデル実行の例を紹介しています。

PMML4ExecutionHelper の使用なしの PMML モデル実行例

public void executeModel(KieBase kbase,
                         Map<String,Object> variables,
                         String modelName,
                         String correlationId,
                         String modelPkgName) {
    RuleUnitExecutor executor = RuleUnitExecutor.create().bind(kbase);
    PMMLRequestData request = new PMMLRequestData(correlationId, modelName);
    PMML4Result resultHolder = new PMML4Result(correlationId);
    variables.entrySet().forEach( es -> {
        request.addRequestParam(es.getKey(), es.getValue());
    });

    DataSource<PMMLRequestData> requestData = executor.newDataSource("request");
    DataSource<PMML4Result> resultData = executor.newDataSource("results");
    DataSource<PMMLData> internalData = executor.newDataSource("pmmlData");

    requestData.insert(request);
    resultData.insert(resultHolder);

    List<String> possiblePackageNames = calculatePossiblePackageNames(modelName,
                                                                    modelPkgName);
    Class<? extends RuleUnit> ruleUnitClass = getStartingRuleUnit("RuleUnitIndicator",
                                                                (InternalKnowledgeBase)kbase,
                                                                possiblePackageNames);

    if (ruleUnitClass != null) {
        executor.run(ruleUnitClass);
        if ( "OK".equals(resultHolder.getResultCode()) ) {
          // extract result variables here
        }
    }
}

protected Class<? extends RuleUnit> getStartingRuleUnit(String startingRule, InternalKnowledgeBase ikb, List<String> possiblePackages) {
    RuleUnitRegistry unitRegistry = ikb.getRuleUnitRegistry();
    Map<String,InternalKnowledgePackage> pkgs = ikb.getPackagesMap();
    RuleImpl ruleImpl = null;
    for (String pkgName: possiblePackages) {
      if (pkgs.containsKey(pkgName)) {
          InternalKnowledgePackage pkg = pkgs.get(pkgName);
          ruleImpl = pkg.getRule(startingRule);
          if (ruleImpl != null) {
              RuleUnitDescr descr = unitRegistry.getRuleUnitFor(ruleImpl).orElse(null);
              if (descr != null) {
                  return descr.getRuleUnitClass();
              }
          }
      }
    }
    return null;
}

protected List<String> calculatePossiblePackageNames(String modelId, String...knownPackageNames) {
    List<String> packageNames = new ArrayList<>();
    String javaModelId = modelId.replaceAll("\\s","");
    if (knownPackageNames != null && knownPackageNames.length > 0) {
        for (String knownPkgName: knownPackageNames) {
            packageNames.add(knownPkgName + "." + javaModelId);
        }
    }
    String basePkgName = PMML4UnitImpl.DEFAULT_ROOT_PACKAGE+"."+javaModelId;
    packageNames.add(basePkgName);
    return packageNames;
}

PMML4ExecutionHelper を使用した PMML モデル実行例

public void executeModel(KieBase kbase,
                         Map<String,Object> variables,
                         String modelName,
                         String modelPkgName,
                         String correlationId) {
   PMML4ExecutionHelper helper = PMML4ExecutionHelperFactory.getExecutionHelper(modelName, kbase);
   helper.addPossiblePackageName(modelPkgName);

   PMMLRequestData request = new PMMLRequestData(correlationId, modelName);
   variables.entrySet().forEach(entry -> {
     request.addRequestParam(entry.getKey(), entry.getValue);
   });

   PMML4Result resultHolder = helper.submitRequest(request);
   if ("OK".equals(resultHolder.getResultCode)) {
     // extract result variables here
   }
}

PMML4ExecutionHelper を使用する場合は、一般的な PMML モデル実行で行うように、考えられる名前または RuleUnit クラスを指定する必要はありません。

PMML4ExecutionHelper クラスを構築するには、PMML4ExecutionHelperFactory クラスを使用して、PMML4ExecutionHelper の取得方法を決定します。

以下は、PMML4ExecutionHelper を構築するのに利用可能な PMML4ExecutionHelperFactory クラスメソッドです。

KIE ベースにある PMML アセット向けの PMML4ExecutionHelperFactory メソッド

PMML アセットがすでにコンパイルされており、既存の KIE ベースで使用されている場合には、これらのメソッドを使用します。 

public static PMML4ExecutionHelper getExecutionHelper(String modelName, KieBase kbase)

public static PMML4ExecutionHelper getExecutionHelper(String modelName, KieBase kbase, boolean includeMiningDataSources)
プロジェクトクラスパスにある PMML アセット向けの PMML4ExecutionHelperFactory メソッド

PMML アセットがプロジェクトクラスパスにある場合にこれらのメソッドを使用します。classPath の引数は、PMML ファイルのプロジェクトクラスパスの場所を指します。 

public static PMML4ExecutionHelper getExecutionHelper(String modelName,  String classPath, KieBaseConfiguration kieBaseConf)

public static PMML4ExecutionHelper getExecutionHelper(String modelName,String classPath, KieBaseConfiguration kieBaseConf, boolean includeMiningDataSources)
バイトアレイ形式の PMML アセット向けの PMML4ExecutionHelperFactory メソッド

PMML アセットがバイトアレイ形式の場合にこれらのメソッドを使用します。 

public static PMML4ExecutionHelper getExecutionHelper(String modelName, byte[] content, KieBaseConfiguration kieBaseConf)

public static PMML4ExecutionHelper getExecutionHelper(String modelName, byte[] content, KieBaseConfiguration kieBaseConf, boolean includeMiningDataSources)
Resource にある PMML アセット向けの PMML4ExecutionHelperFactory メソッド

PMML アセットが org.kie.api.io.Resource オブジェクトの形式の場合に、これらのメソッドを使用します。 

public static PMML4ExecutionHelper getExecutionHelper(String modelName, Resource resource, KieBaseConfiguration kieBaseConf)

public static PMML4ExecutionHelper getExecutionHelper(String modelName, Resource resource, KieBaseConfiguration kieBaseConf, boolean includeMiningDataSources)
注記

クラスパス、バイトアレイ、リソース PMML4ExecutionHelperFactory メソッドは、生成されたルールおよび Java クラスの KIE コンテナーを作成します。このコンテナーは、RuleUnitExecutor が使用する KIE ベースのソースとして使用します。ただし、このコンテナーには永続性はありません。PMML アセットの PMML4ExecutionHelperFactory メソッドが KIE ベースにすでにあるには、この方法では KIE コンテナーは作成されません。

4.2. Process Server を使用した PMML モデルの実行

ApplyPmmlModelCommand コマンドを設定済みの Process Server に送信して Process Server にデプロイした PMML モデルを実行できます。このコマンドを使用する場合は、PMMLRequestData オブジェクトが Process Server に送信され、PMML4Result の結果オブジェクトを返信として受信します。設定済みの Java クラスからの Process Server REST API または、REST クライアントから直接 Process Server に PMML 要求を送信できます。

前提条件

  • Process Server がインストールされ、設定されている (kie-server ロールが割り当てられているユーザーの既知のユーザー名と認証情報を含む)。インストールオプションは、『Planning a Red Hat Process Automation Manager installation』を参照してください。
  • KIE コンテナーは、PMML モデルを含む KJAR の形式で Process Server にデプロイしている。プロジェクトのパッケージ化に関する詳細は、『Packaging and deploying a Red Hat Process Automation Manager project』を参照してください。
  • PMML モデルを含む KIE コンテナーのコンテナー ID がある。

手順

  1. クライアントアプリケーションで、Java プロジェクトの関連クラスパスに以下の依存関係を追加します。 

    <!-- Required for the PMML compiler -->
<dependency>
  <groupId>org.drools</groupId>
  <artifactId>kie-pmml</artifactId>
  <version>${rhpam.version}</version>
</dependency>

<!-- Required for the KIE public API -->
<dependency>
  <groupId>org.kie</groupId>
  <artifactId>kie-api</artifactId>
  <version>${rhpam.version}</version>
</dependencies>

<!-- Required for the Process Server Java client API -->
<dependency>
  <groupId>org.kie.server</groupId>
  <artifactId>kie-server-client</artifactId>
  <version>${rhpam.version}</version>
</dependency>

<!-- Required if not using classpath KIE container -->
<dependency>
  <groupId>org.kie</groupId>
  <artifactId>kie-ci</artifactId>
  <version>${rhpam.version}</version>
</dependency>

    <version> は、プロジェクトで現在使用する Red Hat Process Automation Manager の Maven アーティファクトバージョンです (例: 7.30.0.Final-redhat-00002)。

    注記

    個別の依存関係に対して Red Hat Process Automation Manager <version> を指定するのではなく、Red Hat Business Automation 部品表 (BOM) の依存関係をプロジェクトの pom.xml ファイルに追加することを検討してください。Red Hat Business Automation BOM は、Red Hat Process Decision Manager と Red Hat Process Automation Manager の両方に適用します。BOM ファイルを追加すると、指定の Maven リポジトリーからの一時的な依存関係の内、正しいバージョンが、このプロジェクトに追加されます。

    BOM 依存関係の例: 

    <dependency>
  <groupId>com.redhat.ba</groupId>
  <artifactId>ba-platform-bom</artifactId>
  <version>7.6.0.redhat-00002</version>
  <scope>import</scope>
  <type>pom</type>
</dependency>

    Red Hat Business Automation BOM (Bill of Materials) についての詳細情報は、What is the mapping between RHPAM product and maven library version? を参照してください。

  2. classpath または ReleaseId から KIE コンテナーを作成します。 

    KieServices kieServices = KieServices.Factory.get();

ReleaseId releaseId = kieServices.newReleaseId( "org.acme", "my-kjar", "1.0.0" );
KieContainer kieContainer = kieServices.newKieContainer( releaseId );

    または、以下のオプションを使用します。 

    KieServices kieServices = KieServices.Factory.get();

KieContainer kieContainer = kieServices.getKieClasspathContainer();

  3. Process Server への要求を送信して、応答を受信するクラスを作成します。 

    public class ApplyScorecardModel {
  private static final ReleaseId releaseId =
          new ReleaseId("org.acme","my-kjar","1.0.0");
  private static final String containerId = "SampleModelContainer";
  private static KieCommands commandFactory;
  private static ClassLoader kjarClassLoader; 1
  private RuleServicesClient serviceClient; 2

  // Attributes specific to your class instance
  private String rankedFirstCode;
  private Double score;

  // Initialization of non-final static attributes
  static {
    commandFactory = KieServices.Factory.get().getCommands();

    // Specifications for kjarClassLoader, if used
    KieMavenRepository kmp = KieMavenRepository.getMavenRepository();
    File artifactFile = kmp.resolveArtifact(releaseId).getFile();
    if (artifactFile != null) {
      URL urls[] = new URL[1];
      try {
        urls[0] = artifactFile.toURI().toURL();
        classLoader = new KieURLClassLoader(urls,PMML4Result.class.getClassLoader());
      } catch (MalformedURLException e) {
        logger.error("Error getting classLoader for "+containerId);
        logger.error(e.getMessage());
      }
    } else {
      logger.warn("Did not find the artifact file for "+releaseId.toString());
    }
  }

  public ApplyScorecardModel(KieServicesConfiguration kieConfig) {
    KieServicesClient clientFactory = KieServicesFactory.newKieServicesClient(kieConfig);
    serviceClient = clientFactory.getServicesClient(RuleServicesClient.class);
  }
  ...
  // Getters and setters
  ...

  // Method for executing the PMML model on KIE Server
  public void applyModel(String occupation, int age) {
    PMMLRequestData input = new PMMLRequestData("1234","SampleModelName"); 3
    input.addRequestParam(new ParameterInfo("1234","occupation",String.class,occupation));
    input.addRequestParam(new ParameterInfo("1234","age",Integer.class,age));

    CommandFactoryServiceImpl cf = (CommandFactoryServiceImpl)commandFactory;
    ApplyPmmlModelCommand command = (ApplyPmmlModelCommand) cf.newApplyPmmlModel(request); 4

    ServiceResponse<ExecutionResults> results =
        ruleClient.executeCommandsWithResults(CONTAINER_ID, command); 5

    if (results != null) {  6
      PMML4Result resultHolder = (PMML4Result)results.getResult().getValue("results");
      if (resultHolder != null && "OK".equals(resultHolder.getResultCode())) {
        this.score = resultHolder.getResultValue("ScoreCard","score",Double.class).get();
        Map<String,Object> rankingMap =
             (Map<String,Object>)resultHolder.getResultValue("ScoreCard","ranking");
        if (rankingMap != null && !rankingMap.isEmpty()) {
          this.rankedFirstCode = rankingMap.keySet().iterator().next();
        }
      }
    }
  }
}
    1
    クライアントプロジェクトの依存関係に KJAR を追加しなかった場合には、クラスローダーを定義します。
    2
    Process Server REST API のアクセス認証情報など、構成設定で定義したサービスクライアントを特定します。
    3
    PMMLRequestData オブジェクトを初期化します。
    4
    ApplyPmmlModelCommand のインスタンスを作成します。
    5
    サービスクライアントを使用してコマンドを送信します。
    6
    実行済みの PMML モデルの結果を取得します。

  4. クラスインスタンスを実行して、PMML 呼び出し要求を Process Server に送信します。

    または JMS および REST インターフェースを使用して、ApplyPmmlModelCommand コマンドを Process Server に送信できます。REST 要求については、ApplyPmmlModelCommand コマンドを、JSON または JAXB、XStream 要求形式で、http://SERVER:PORT/kie-server/services/rest/server/containers/instances/{containerId} への POST 要求として使用できます。

    POST エンドポイントの例

    http://localhost:8080/kie-server/services/rest/server/containers/instances/SampleModelContainer

    JSON 要求ボディーの例

    {
  "commands": [ {
      "apply-pmml-model-command": {
        "outIdentifier": null,
        "packageName": null,
        "hasMining": false,
        "requestData": {
          "correlationId": "123",
          "modelName": "SimpleScorecard",
          "source": null,
          "requestParams": [
            {
              "correlationId": "123",
              "name": "param1",
              "type": "java.lang.Double",
              "value": "10.0"
            },
            {
              "correlationId": "123",
              "name": "param2",
              "type": "java.lang.Double",
              "value": "15.0"
            }
          ]
        }
      }
    }
  ]
}

    エンドポイントよびボディーを含む curl 要求の例

    curl -X POST "http://localhost:8080/kie-server/services/rest/server/containers/instances/SampleModelContainer" -H "accept: application/json" -H "content-type: application/json" -d "{ \"commands\": [ { \"apply-pmml-model-command\": { \"outIdentifier\": null, \"packageName\": null, \"hasMining\": false, \"requestData\": { \"correlationId\": \"123\", \"modelName\": \"SimpleScorecard\", \"source\": null, \"requestParams\": [ { \"correlationId\": \"123\", \"name\": \"param1\", \"type\": \"java.lang.Double\", \"value\": \"10.0\" }, { \"correlationId\": \"123\", \"name\": \"param2\", \"type\": \"java.lang.Double\", \"value\": \"15.0\" } ] } } } ]}"

    JSON の応答例

    {
  "results" : [ {
    "value" : {"org.kie.api.pmml.DoubleFieldOutput":{
  "value" : 40.8,
  "correlationId" : "123",
  "segmentationId" : null,
  "segmentId" : null,
  "name" : "OverallScore",
  "displayValue" : "OverallScore",
  "weight" : 1.0
}},
    "key" : "OverallScore"
  }, {
    "value" : {"org.kie.api.pmml.PMML4Result":{
  "resultVariables" : {
    "OverallScore" : {
      "value" : 40.8,
      "correlationId" : "123",
      "segmentationId" : null,
      "segmentId" : null,
      "name" : "OverallScore",
      "displayValue" : "OverallScore",
      "weight" : 1.0
    },
    "ScoreCard" : {
      "modelName" : "SimpleScorecard",
      "score" : 40.8,
      "holder" : {
        "modelName" : "SimpleScorecard",
        "correlationId" : "123",
        "voverallScore" : null,
        "moverallScore" : true,
        "vparam1" : 10.0,
        "mparam1" : false,
        "vparam2" : 15.0,
        "mparam2" : false
      },
      "enableRC" : true,
      "pointsBelow" : true,
      "ranking" : {
        "reasonCh1" : 5.0,
        "reasonCh2" : -6.0
      }
    }
  },
  "correlationId" : "123",
  "segmentationId" : null,
  "segmentId" : null,
  "segmentIndex" : 0,
  "resultCode" : "OK",
  "resultObjectName" : null
}},
    "key" : "results"
  } ],
  "facts" : [ ]
}

Red Hat logoGithubRedditYoutubeTwitter

詳細情報

試用、購入および販売

コミュニティー

Red Hat ドキュメントについて

Red Hat をお使いのお客様が、信頼できるコンテンツが含まれている製品やサービスを活用することで、イノベーションを行い、目標を達成できるようにします。

多様性を受け入れるオープンソースの強化

Red Hat では、コード、ドキュメント、Web プロパティーにおける配慮に欠ける用語の置き換えに取り組んでいます。このような変更は、段階的に実施される予定です。詳細情報: Red Hat ブログ.

会社概要

Red Hat は、企業がコアとなるデータセンターからネットワークエッジに至るまで、各種プラットフォームや環境全体で作業を簡素化できるように、強化されたソリューションを提供しています。

© 2024 Red Hat, Inc.