REST APIを使用して、Prediction Oneも予測モデルのできます。以下の一連のAPIによって実行します。
学習用のデータをアップロードするURLを取得します。
https://developer-api.predictionone.sony.biz/v1/external/data-sets/column-info
HTTPメソッドは、GETです。
| name | 説明 |
|---|---|
| x-api-key | API Key。 |
ありません。
| name | 説明 |
|---|---|
| external_process_id | Train data upload APIのレスポンスに含まれるexternal_process_id |
ありません。
以下のフォーマットです。
{
"raw_column_names": [str],
"raw_training_data": [{
"row_data": str
}],
"training_data_columns": [{
"column_id": int,
"name": str,
"initial_data_type": int,
"available_data_types": [
int
],
"unique_count": int,
"data_count": int,
"missing_count": int,
"cor_score": Or(float, None),
"classify_value": [Or(
Optional({
"name": str,
"value": int
}), None)
],
"numerical_value": [Or(
Optional({
"max_value": float,
"min_value": float,
'avg_value': float,
'median_value': float
}), None)
],
Optional("range_pick_info"): Or({
Optional("numeric"): Or({
"max_val": float,
"min_val": float,
"initial_threshold": float
}, None),
Optional("date"): Or({
"max_epoc_sec": int,
"min_epoc_sec": int,
"initial_threshold_epoc_sec": int,
"time_unit_id": int
}, None)
}, None)
}],
"useless_column_list": [Or(str, None)],
"trainingdata_row_count": int
}
| code | error | message | reason |
|---|---|---|---|
| 4001000204 | PREDA_EXTERNAL_BAD_REQUEST | invalid_api_key. | APIキーが存在しない |
| 4001000204 | PREDA_EXTERNAL_BAD_REQUEST | Inactive_credential. | APIキーが間違っている |
| 4001000204 | PREDA_EXTERNAL_BAD_REQUEST | Not_found_credential. | APIキーが間違っている |
| 4001000204 | PREDA_EXTERNAL_BAD_REQUEST | This user may be deleted. | ユーザー情報が削除されている可能性がある |
Train Data Set Info APIのpythonによる実行例が以下となります。
import requests
api_url = 'https://developer-api.predictionone.sony.biz/v1/external/data-sets/column-info'
api_key = 'YOUR_API_KEY'
# Train Data Upload API実行時に取得したexternal_process_id
external_process_id = 'YOUR_EXTERNAL_PROCESS_ID'
headers = {'x-api-key': api_key}
# request
params = {'external_process_id': external_process_id}
response = requests.get(api_url, params=params, headers=headers)
response_json = response.json()
Train Data Set Info APIのコマンドプロンプトからcurlコマンドによる実行例が以下となります。
1. コマンドプロンプトを立ち上げる
2. external_process_idを記載したファイルを保存(params.txtとする)
3. リクエストする
$ curl -o "response.json" -H "x-api-key:{Get API Key APIから取得したAPI KEY}" -X GET -G https://developer-api.predictionone.sony.biz/v1/external/data-sets/column-info --data-urlencode filename@"{2.のファイルのフルパス}"
ex) $ curl -o "response.json" -H "x-api-key:xxxx-xxx-xxx-xxxx" -X GET https://developer-api.predictionone.sony.biz/v1/external/data-sets/column-info --data-urlencode filename@params.txt
4. response.jsonを確認しカラム情報