Google Prediction API の使用例 質問する

実際の事例をお探しなら、こちらをチェックしてみてください。バグに自動的に優先順位を割り当てる。

また、本番環境でどのように使用できるかを把握するために、いくつかのテスト プロジェクトも作成しました。

それらの中の一つタグを提案Stackoverflow の質問用です。このモデルは、タグが 1 つしかない質問 (データ ダンプから) でトレーニングされました。これにより、特定のタグの詳細を認識できます。コードと文章は、どちらかが結果に大きな影響を与える可能性があるため、別々の機能に分割されました。質問を入力すると、上位 10 個のタグ候補が返されます。比較のために実際のタグも含まれています。

構造は CSV ファイルでした:

"tag","code blocks(200 chars)","body text(200 chars)"

codeトレーニング エラーの原因となった一部の文字がフィルター処理されました: []^|~。どれが問題の原因であるかは不明です。

特定の質問をテスト リストに追加してほしい場合は、お知らせください。当然ですが、コードがある質問の方が予測精度は高くなります。

もう一つのプロジェクトは予測している映画の評価IMDB データと監督/俳優に基づいています。タグ提案機能とは異なり、これはライブなので、さまざまな組み合わせを試して、予測結果を確認できます。

ここでの構造は次のとおりです。

rating,"directorId","actorId actorId actorId"

どちらもGoogle App Engine上で動作しているので、バックエンドはPythonです。特定のAPIを使用しているわけではなく、Nick Johnsonのサンプルコード。