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BML 全功能AI开发平台

    XGBoost框架API调用文档

    本文档主要说明使用XGBoost框架训练的模型部署到公有云后获得的API如何使用,如有疑问可以通过以下方式联系我们:

    接口描述

    基于XGBoost机器学习框架训练出的模型,模型训练完毕,发布到模型仓库并部署到公有云后可获得定制API

    接口鉴权

    1. 在BML-控制台创建应用
    2. 应用列表获取AK/SK

    请求说明

    HTTP 方法:POST

    请求URL: 请首先进行自定义模型训练,完成训练后申请上线,上线成功后可在服务列表中查看并获取url。

    URL参数:

    参数
    access_token 通过API Key和Secret Key获取的access_token,参考“Access Token获取

    Header如下:

    参数
    Content-Type application/json

    Body请求示例:

    {
        "instances": [
            {
                "features": [10, 2, 0, 3,5]
            }
        ]
    }

    请求参数:

    参数 是否必选 类型 可选值范围 说明
    instances array(object) - 用于预测的数据实例信息
    +features array(number) - 单条特征数据,长度需和模型输入的特征总数相同

    返回说明

    返回body示例:

    {
        "log_id": xxx,
        "result": {
    	    "labels": [
    	        {
    	            "categories": [14.95627212524414]
    	        }
    	    ]
    	}
    }

    返回参数:

    参数 是否必选 类型 可选值范围 说明
    log_id number - 用于排查问题的log id
    result object - 模型的预测结果
    +labels array(object) - 各个instances对应的分类标签或者回归预测值
    ++categories array(number) - 单个instance对应的分类标签或者回归预测值
    error_code object - 错误码
    error_msg object - 错误信息
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    sklearn框架API调用文档
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    错误码