"publishedModel": {
   "classifierModelId": 349,
   "isSystem": null,
   "classes": [...],
   "recommendedThreshold": 0,75,
   "withDataset": false,
   "created": "2019-02-15T13:41:50.532447",
   "metrics": {...},
   "trainErrors": null
   }

Содержит основную информацию о действующей модели классификации:

•classifierModelId – ИД действующей модели классификации;

•isSystem – признак того, что классификатор системный. Возможные значения: true – для классификаторов из поставки, false – для классификаторов, созданных пользователем;

•classes – секция с информацией о классах, входящих в модель;

•recommendedThreshold – значение, при котором мера успешности обучения классификатора на тестовой выборке максимальная. Это значение рекомендуется задавать в параметре minProbability при создании или изменении классификатора;

•withDataset – признак того, что у модели есть набор данных для обучения. Его наличие определяет возможность дообучения модели классификации. Возможные значения: true – модель можно дообучать, false – модель дообучать нельзя;

•created – дата и время публикации модели классификации;

•metrics – секция с метриками модели классификации;

•trainErrors – параметр с описанием ошибки при обучении. Если ошибки не возникали, указывается значение null.

"classes": [
   {
       "classifierModelId": 2789,
       "externalId": "",
       "isFixedForm": null,
       "classId": 36801,
       "displayName": "Вх. Акт",
       "name": "Вх. Акт",
       "metrics": {…}
       },
       {...},
...
]

Содержит основную информацию о классах, входящих в модель:

•classifierModelId – ИД действующей модели классификации;

•externalId – внешний ИД класса для обучения данными в формате CSV;

•isFixedForm – признак того, что форма документа жесткая. Возможные значения: true, null;

•classId – ИД класса;

•displayName – отображаемое наименование класса, которое видят пользователи прикладной системы;

•name – внутреннее наименование класса;

•metrics – секция с метриками класса.

"metrics": {
   "metricsId": 42525,
   "trainCount": 7,
   "testCount": 1,
   "accuracy": 0.0
   "precision": 0.0,
   "recall": 0.0,
   "f1Measure": 0.0,
   "trainDuration": 0.0,
   "testDuration": 0.0
}

Содержит информацию о параметрах качества обученной модели классификации или класса:

•metricsId – ИД записи о метриках в базе данных Directum Smart Service;

•trainCount – количество документов, на котором обучена модель или класс;

•testCount – количество документов, которое откладывается при обучении на тестирование модели или класса;

•accuracy – точность классификации. Отображает долю верно классифицированных документов. Метрика используется для анализа результатов обучения;

•precision – точность классификации. Отображает долю документов, которые отнесены классификатором к классу и действительно принадлежат ему. Метрика используется для анализа результатов обучения;

•recall – полнота классификации. Отображает долю документов нужного класса, которые нашел классификатор, по отношению к тем документам, которые он ошибочно пропустил. Метрика используется для анализа результатов обучения;

•f1Measure – мера успешности обучения классификатора. Отображает гармоническое среднее между точностью (precision) и полнотой (recall) классификации. Метрика используется для анализа результатов обучения;

•trainDuration – продолжительность обучения;

•testDuration – продолжительность тестирования.

Содержит основную информацию обо всех моделях, обученных для классификатора. Параметры аналогичны параметрам секции publishedModel.