머신러닝 모델 추가
새로운 머신러닝 모델을 추가합니다.
필요 권한
관리자 이상의 계정으로 이용할 수 있습니다.
HTTP 요청
POST /api/sonar/machine-learning/models
cURL 예시
curl -H "Authorization: Bearer <API_KEY>" \
-d type=rforest \
-d name=이상_트래픽_분류 \
-d dataset_guid=99999999-8888-7777-6666-555555555555 \
-d 'input_fields=src_ip,dst_ip' \
-d 'parameters={"tree":"100"}' \
-d target_field=label \
-X POST \
https://HOSTNAME/api/sonar/machine-learning/models
요청 매개변수
| 키 | 필수 | 타입 | 설명 | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| type | O | 문자열 | 모델 유형 | - |
| name | O | 문자열 | 모델 이름 | - |
| description | X | 문자열 | 모델 설명 | - |
| dataset_guid | O | 문자열 | 학습 데이터셋 식별자 | 36자 |
| input_fields | O | 문자열 목록 | 입력 필드 이름 목록 | - |
| parameters | O | 문자열 키/값 | 모델 하이퍼파라미터 키/값 | - |
| target_field | X | 문자열 | 대상 필드(지도 학습 모델) | - |
Note
parameters에서 사용할 수 있는 키는 선택한 모델 유형에 따라 다릅니다. 사용 가능한 키는 모델 유형 메타데이터에 정의되어 있으므로 해당 모델 유형의 설명을 참고하십시오. input_fields와 target_field에 지정하는 필드 이름은 참조하는 학습 데이터셋에 정의된 필드 이름과 일치해야 합니다.
정상 응답
{}
오류 응답
필수 매개변수가 누락된 경우
HTTP 상태 코드 400 응답
{
"error_code": "null-argument",
"error_msg": "name should be not null"
}
모델 이름이 이미 존재하는 경우
HTTP 상태 코드 500 응답
{
"error_code": "illegal-state",
"error_msg": "duplicated model name: 이상 트래픽 분류"
}
학습 데이터셋 식별자가 유효하지 않은 경우
HTTP 상태 코드 500 응답
{
"error_code": "invalid dataset guid: 99999999-8888-7777-6666-555555555555",
"error_msg": null
}
모델 유형이 유효하지 않은 경우
HTTP 상태 코드 500 응답
{
"error_code": "model handler not found: unknown_type",
"error_msg": null
}
대상 필드가 유효하지 않은 경우
HTTP 상태 코드 500 응답
{
"error_code": "invalid target field: label",
"error_msg": null
}
권한이 없는 경우
HTTP 상태 코드 500 응답
{
"error_code": "illegal-state",
"error_msg": "no-permission"
}