craft-ai 1.15.3

：信息源：timeofday是自动生成的，您可以在下面找到更多信息。

agent_id="my_first_agent"configuration={"context":{"peopleCount":{"type":"continuous"},"timeOfDay":{"type":"time_of_day"},"timezone":{"type":"timezone"},"lightbulbState":{"type":"enum"}},"output":["lightbulbState"]}agent=client.create_agent(configuration,agent_id)print("Agent",agent["id"],"has successfully been created")

很容易测试！打开https://beta.craft.ai/inspector，选择您的项目并列出您的代理。

现在，如果您第二次运行它，您将得到一个错误：代理'my_first_agent'已经存在。让我们看看如何在重新创建之前删除它。

agent_id="my_first_agent"client.delete_agent(agent_id)print("Agent",agent_id,"no longer exists")configuration=...agent=client.create_agent(configuration,agent_id)print("Agent",agent["id"],"has successfully been created")

有关详细信息，请查看"创建代理"参考文档

4-添加上下文操作

我们现在已经创建了第一个代理，但它还不能做太多。要学习决策模型，需要在Craft AI中提供数据，这些称为上下文操作。

请注意，只发送值更改，因此如果操作不包含值，则使用以前的已知值。

在下面我们添加8个操作：

1. 第一个设置代理的初始状态，2016年7月25日5:30，在巴黎，无人在场，灯熄灭；
2. 7:02，有人进入房间，灯打开；
3. 7:15，其他人进入房间；
4. 7:31，灯熄灭；
5. 8:12，所有人离开房间；
6. 19:23，2人进入房间；
7. 22:35，灯亮起；
8. 23:06，所有人离开房间，灯熄灭。
< > >

agent_id="my_first_agent"client.delete_agent(agent_id)print("Agent",agent_id,"no longer exists")configuration=...agent=client.create_agent(configuration,agent_id)print("Agent",agent["id"],"has successfully been created")context_list=[{"timestamp":1469410200,"context":{"timezone":"+02:00","peopleCount":0,"lightbulbState":"OFF"}},{"timestamp":1469415720,"context":{"peopleCount":1,"lightbulbState":"ON"}},{"timestamp":1469416500,"context":{"peopleCount":2}},{"timestamp":1469417460,"context":{"lightbulbState":"OFF"}},{"timestamp":1469419920,"context":{"peopleCount":0}},{"timestamp":1469460180,"context":{"peopleCount":2}},{"timestamp":1469471700,"context":{"lightbulbState":"ON"}},{"timestamp":1469473560,"context":{"peopleCount":0,"lightbulbState":"OFF"}}]client.add_operations(agent_id,context_list)print("Successfully added initial operations to agent",agent_id,"!")

在实际应用程序中，创建代理时，您可能会执行相同的操作，然后，在代理的整个生命周期中，定期使用更新的数据。

有关更多信息，请查看'add context operations'参考文档

5-计算决策树

代理已经获取了一个上下文历史记录，我们现在可以从中计算一个决策树！决策树对输出进行建模，使我们能够估计给定上下文中的输出。

决策树是在给定的时间戳计算的，这意味着它将考虑从创建此代理到现在的上下文历史。让我们首先尝试在2016年7月26日午夜计算决策树。

agent_id="my_first_agent"client.delete_agent(agent_id)print("Agent",agent_id,"no longer exists")configuration=...agent=client.create_agent(configuration,agent_id)print("Agent",agent["id"],"has successfully been created")context_list=...client.add_operations(agent_id,context_list)print("Successfully added initial operations to agent",agent_id,"!")dt_timestamp=1469476800decision_tree=client.get_decision_tree(agent_id,dt_timestamp)print("The full decision tree at timestamp",dt_timestamp,"is the following:")print(decision_tree)""" Outputted tree is the following  {    "_version":"2.0.0",    "trees":{      "lightbulbState":{        "output_values" : ["OFF", "ON"],        "children":[          {            "children":[              {                "prediction":{                  "confidence":0.6774609088897705,                  "distribution":[0.8, 0.2],                  "value":"OFF",                  "nb_samples": 5                },                "decision_rule":{                  "operand":0.5,                  "operator":"<",                  "property":"peopleCount"                }              },              {                "prediction":{                  "confidence":0.8630361557006836,                  "distribution":[0.1, 0.9],                  "value":"ON",                  "nb_samples": 10                },                "decision_rule":{                  "operand":0.5,                  "operator":">=",                  "property":"peopleCount"                }              }            ],            "decision_rule":{              "operand":[                5,                5.6666665              ],              "operator":"[in[",              "property":"timeOfDay"            }          },          {            "children":[              {                "prediction":{                  "confidence":0.9947378635406494,                  "distribution":[1.0, 0.0],                  "value":"ON",                  "nb_samples": 10                },                "decision_rule":{                  "operand":[                    5.6666665,                    20.666666                  ],                  "operator":"[in[",                  "property":"timeOfDay"                }              },              {                "children":[                  {                    "prediction":{                      "confidence":0.969236433506012,                      "distribution":[0.95, 0.05],                      "value":"OFF",                      "nb_samples": 10                    },                    "decision_rule":{                      "operand":1,                      "operator":"<",                      "property":"peopleCount"                    }                  },                  {                    "prediction":{                      "confidence":0.8630361557006836,                      "distribution":[0.2, 0.8],                      "value":"ON",                      "nb_samples": 15                    },                    "decision_rule":{                      "operand":1,                      "operator":">=",                      "property":"peopleCount"                    }                  }                ],                "decision_rule":{                  "operand":[                    20.666666,                    5                  ],                  "operator":"[in[",                  "property":"timeOfDay"                }              }            ],            "decision_rule":{              "operand":[                5.6666665,                5              ],              "operator":"[in[",              "property":"timeOfDay"            }          }        ]      }    },    "configuration":{      "time_quantum":600,      "learning_period":9000000,      "context":{        "peopleCount":{          "type":"continuous"        },        "timeOfDay":{          "type":"time_of_day",          "is_generated":True        },        "timezone":{          "type":"timezone"        },        "lightbulbState":{          "type":"enum"        }      },      "output":[        "lightbulbState"      ]    }  }"""

尝试在不同的时间点检索树，看看它是如何从新操作中逐渐学习的。若要可视化这些树，请使用检查程序！

有关更多信息，请查看'compute decision tree'参考文档

6-做出决定

一旦计算出决策树，它就可以用来做出决策。在我们的案例中，它基本上回答了这类问题："如果房间里有两个人，7:15时灯泡的预期状态是什么？"

agent_id="my_first_agent"client.delete_agent(agent_id)print("Agent",agent_id,"no longer exists")configuration=...agent=client.create_agent(configuration,agent_id)print("Agent",agent["id"],"has successfully been created")context_list=...client.add_operations(agent_id,context_list)print("Successfully added initial operations to agent",agent_id,"!")dt_timestamp=1469476800decision_tree=client.get_decision_tree(agent_id,dt_timestamp)print("The decision tree at timestamp",dt_timestamp,"is the following:")print(decision_tree)context={"timezone":"+02:00","timeOfDay":7.25,"peopleCount":2}resp=client.decide(decision_tree,context)print("The anticipated lightbulb state is:",resp["output"]["lightbulbState"]["predicted_value"])

有关更多信息，请查看"作出决定"参考文档

python初学者工具包

如果您希望从现有的代码库开始，那么官方的python初学者工具包可以帮助您实现这一点！在本地检索资源，然后按照"自述文件"使用真实世界获得一个完全有效的健康教练示例M>数据。< /P>< Buff行情>

：包：获取craft aipython启动包

API

项目

Craft AI代理属于项目。在当前版本中，每个确定的用户都定义了一个所有者并可以为自己创建项目，将来我们将引入共享项目。

配置

每个代理都有一个配置定义：

• 上下文模式，即属性键列表及其类型（定义见下一节），
• 输出属性，即代理决定的属性键列表，
< Buff行情>

：警告：在当前版本中，只能提供一个输出属性。

• time_quantum，即对代理有意义的最小时间量（以秒为单位）；不会考虑比此quantum更快发生的上下文更新。根据经验，您应该始终选择看起来正确的最大值，并在某些测试之后（如有必要）减小该值。
• 学习周期，即对代理重要的最长时间（以秒为单位）；代理的决策模型可以忽略比该持续时间早的上下文。通常，您应该选择符合此描述的最小值。
< Buff行情>

：警告：如果未指定时间量，则默认值为600。

< Buff行情>

：警告：如果未指定学习周期，则默认值为15000时间量。

< Buff行情>

：警告：最大学习周期值为55000*时间量。

上下文属性类型

基类型：枚举，连续和布尔

enum、continuous和boolean是工艺人工智能的三种基本类型：

• 枚举属性是一个字符串；
• 属性是实数。
• 属性是一个布尔值：true或false
< Buff行情>

：警告：连续属性的绝对值必须小于10²⁰

缺少值

如果其中一个属性值丢失，则如果将键deactivate_missing_values:false添加到代理配置中，则可以处理后者。在此配置中，可以发送上下文属性值的null值，以告诉craft ai该值丢失。工艺人工智能将尽可能地考虑到这个不完整的上下文。

缺少值的上下文如下所示：

{"timestamp":1469415720,"context":{"timezone":"+02:00","temperature":null,"lightbulbState":"OFF"}}

其相关配置为：

pip install --upgrade craft-ai

0

可选值

枚举、连续或布尔属性定义为可选，前提是后者明确称为不适用。例如，测量环境温度的传感器有时会故意脱机，这种行为必须视为正常，而不是缺少的属性。为了解决这类问题，我们引入了可选值。通过将is\u optional:true添加到配置中的类型属性，可以将属性定义为可选。然后，在上下文中，一个可选的值被定义为{}，空的json对象：

具有可选值的上下文如下所示：

pip install --upgrade craft-ai

1

其相关配置为：

pip install --upgrade craft-ai

2

时间类型：时区，一天中的时间，一周中的一天，一个月中的一天和一年中的一个月

工艺人工智能定义了以下内容与时间相关的机翼类型：

• atime-u of-day属性是属于[0.0；24.0[的实数，每个值表示从午夜开始一天中的小时数（例如13.5表示13:30），
• 属性是属于[0，6]的整数，每个值表示从星期一开始的一周中的一天（0是星期一，6是星期日）。
• 属性是属于[1，31]的整数，每个值代表一个月的一天。
• 属性是属于[1，12]的整数，每个值代表一年中的一个月。
• a时区属性可以是：

  • 表示时区与UTC的偏移量的字符串值，支持的格式为：

    • ？[hh]：[mm]，
    • ？[hh][mm]，
    • ？[hh]，

    其中，hh表示从UTC（例如，+01:30）到 +14:00

  • 属于[-720840]的整数，表示时区与UTC的偏移量：

    • 如果整数属于[-15，15]
    • 否则在几分钟内

  • 以下简称：

    • UTC或Z世界时协调，
    • 格林威治标准时间
    • BST英国夏令时，UTC+1小时，
    • 是爱尔兰夏季时间，如UTC+1，
    • 潮湿西欧时间，如UTC，
    • 西欧夏季时间，如UTC+1，
    • CET中欧时间，如UTC+1，
    • CEST中欧夏季时间，如UTC+2，
    • EET东欧时间，如UTC+2，
    • EEST东欧夏季时间，如UTC+3，
    • 莫斯科时间，UTC+3，
    • MSD莫斯科夏季时间，UTC+4，
    • AST大西洋标准时间，如UTC-4，
    • ADT大西洋夏令时，如UTC-3，
    • 东部标准时间，如UTC-5，
    • EDT东部夏时制时间，如UTC-4，
    • cst中央标准时间，如UTC-6，
    • CDT中央夏令时，如UTC-5，
    • MST山地标准时间，如UTC-7，
    • MDT山地夏令时，如UTC-6，
    • 太平洋标准时间，如UTC-8，
    • PDT太平洋夏令时，如UTC-7，
    • hst夏威夷标准时间，如UTC-10，
    • AKST阿拉斯加标准时间，如UTC-9，
    • AKDT阿拉斯加标准夏令时，如UTC-8，
    • 澳大利亚东部标准时间，如UTC+10，
    • 澳大利亚东部夏时制时间，如UTC+11，
    • ACST澳大利亚中部标准时间，如UTC+9.5，
    • 澳大利亚中部夏时制时间，如UTC+10.5，
    • AWST澳大利亚西部标准时间，如UTC+8。
< Buff行情>

：information_source：默认情况下，星期的time_的值和day_的值 属性由代理的 状态和代理的当前时区。因此，每当您使用 一天中的时间和/或一周中的一天在您的配置中，必须提供 时区上下文中的值。只能有一个时间区域属性。

如果您希望手动提供它们的值，请在 配置中的时间类型属性。在这种情况下，由于您提供了这些值， 时区属性不是必需的，您必须在任何时候更新上下文 其中一个时间值的变化对您的系统非常重要。

示例

让我们看看下面的配置。它设计用于根据外部光强度（light intensity属性）对灯泡的颜色建模（lightbulb color属性，定义为输出）。电视状态（tvactivated属性）一天中的时间（时间属性）和一周中的天（天属性）。由于tvactivated在电视不在时没有任何意义，因此我们还将此属性指定为是可选的：true

天和时间值将自动生成，因此需要 时区是当前时区，用于根据给定值计算它们的值 时间戳

时间量子被设置为100秒，这意味着如果灯泡 颜色从红色变为蓝色，然后从蓝色变为紫色，小于1 分40秒，只有从红色到紫色的变化 帐户，

学习周期设置为108000秒（一个月），这意味着 学习时可以忽略一个多月前灯泡的状态 决策模型。

pip install --upgrade craft-ai

3

在第二个示例中，不生成时间属性 因此需要输入时区。但是time的值必须手动 连续提供。

pip install --upgrade craft-ai

4

时间戳

craft aiapi严重依赖于时间戳。a时间戳是表示为aUnix时间的一个瞬间，即自1970年1月1日星期四起在UTC午夜经过的秒数。在大多数编程语言中，此表示很容易检索，您可以参考此页了解如何检索。

手工制作时间

craft ai.time类有助于处理craftai中的时间类型。它能够从各种日期时间表示中提取不同的craft ai格式，这要归功于日期时间。

pip install --upgrade craft-ai

5

高级配置

以下高级配置参数可在特定情况下设置。它们是可选的。通常你不需要它们。

• operations\u as_events是一个布尔值，可以是true或false。默认值为false。如果设置为true，则所有上下文操作都将被视为事件，而不是上下文更新。如果代理的数据是由没有持续时间的事件组成的，并且如果许多事件比少数事件更重要，则这是适当的。如果operations_as_events为true，则还必须设置learning_period和高级参数tree_max_operations。在这种情况下，时间量子被忽略，因为事件没有持续时间，而不是代理上下文随时间的演化。
• 树最大操作是正整数。只有当操作为事件时，才能且必须设置为真。它定义了单个决策树可以基于的最大事件数。它是对学习周期的补充，学习周期限制了决策树所依据的事件的最长时间。
• 树最大深度是正整数。它定义了决策树的最大深度，即根节点和叶（终端）节点之间的最大距离。深度为0表示树由单个根节点组成。默认情况下，如果输出是分类的（例如枚举），则将树最大深度设置为6；如果输出是数字的（例如连续），则将其设置为4。

这些高级配置参数是可选的，仅当您将它们设置为默认值以外的其他值时，它们才会显示在craft ai返回的代理信息中。如果您打算在生产环境中使用它们，请与我们联系。

代理

创建

创建一个新的代理，并创建它的配置

< Buff行情>

代理的标识符是一个大小写敏感的字符串，长度介于1到36个字符之间。它只接受字母、数字、连字符、减号和下划线（即正则表达式/[a-za-z0-9'-]{1,36}/）。

pip install --upgrade craft-ai

6

删除

pip install --upgrade craft-ai

7

检索

pip install --upgrade craft-ai

8

列表

pip install --upgrade craft-ai

9

创建和检索共享URL

创建并获取可共享的url以查看代理树。 一次只能创建一个URL。

importcraftai

0

删除共享URL

删除可共享的URL。 上一个URL无法再访问代理树。

importcraftai

1

上下文

添加操作

importcraftai

2

列出操作

importcraftai

3 < Buff行情>

当结果分页时，此调用可以生成对craft ai api的多个请求。

检索状态

importcraftai

4

检索状态历史记录

importcraftai

5

决策树

决策树是在特定的时间戳上计算的，直接由craft ai进行计算，该ai从上下文操作中学习，在整个时间内添加了上下文操作。

当您计算决策树时，craft ai返回一个包含以下内容的对象：

• API版本

• 在创建代理时指定的代理配置

• 树本身作为json对象：

  • 内部节点由"decision_rule"对象和"children"数组表示。第一个属性包含"属性，以及"属性"的值，用于确定哪个子级与上下文匹配。
  • 叶具有此值的"预测值"、"置信度"和"决策规则"对象，而不是"子项"数组。"预测值"是在与节点匹配的上下文中对输出的估计。"confidence"是一个介于0和1之间的数字，表示craft ai对输出是可靠预测的信心有多大。当输出是数字类型时，leaves也有一个"标准偏差"，它指示"预测值"周围的误差范围。
  • 根目录只包含一个"children"数组。

计算

importcraftai

6

做出决定 < Buff行情>

：information_source：要做出决策，首先计算决策树，然后使用离线解释器

体积

craft ai api包括一个大容量路由，它提供了一个编程选项来对代理执行异步操作。它允许用户同时为多个代理创建、删除、添加操作和计算决策树。

<封锁】E>

：警告：批量API是一个相当高级的功能。它位于创建、删除、添加上下文操作和计算决策树的基本路由之上。如果消息不是自解释的，请参考对单个代理执行相同操作的基本路由。

批量-创建

要同时创建多个代理，请使用以下方法create_agents_bulk：

importcraftai

7

创建的代理变量是一个响应数组。如果已成功创建代理，则相应的响应是类似于经典的create_agent（）响应的对象。当有混合结果时，创建的代理应该如下所示：

importcraftai

8

批量-删除

要同时删除多个代理，请使用以下方法delete\u agents\u bulk：

importcraftai

9

变量deleted\u agents是一个响应数组。如果已成功删除代理，则相应的响应是一个类似于经典的delete\u agent（）响应的对象。当出现混合结果时，已删除的代理应该如下所示：

client=craftai.Client({"token":"{token}"})

0

批量-添加上下文操作

若要同时向多个代理添加操作，请使用方法add_operations_bulk如下：

client=craftai.Client({"token":"{token}"})

1

变量agents是响应的数组。如果代理已成功接收操作，则相应的响应是类似于经典的add_operations（）响应的对象。当出现混合结果时，代理应该如下所示：

client=craftai.Client({"token":"{token}"})

2

批量计算决策树

要同时获取多个代理的树，请使用以下方法：

client=craftai.Client({"token":"{token}"})

3

变量树是响应的数组。如果已成功创建代理的模型，则相应的响应是一个类似于经典的get_decision_trees_bulk（）响应的对象。当有混合结果时，树应该如下所示：

client=craftai.Client({"token":"{token}"})

4

高级客户端配置

创建客户机的简单配置只是令牌。对于特殊需要，可以提供额外的高级配置。

在一个块中发送的操作量

client.add_operations将提供的操作拆分为块，以限制对craft ai api的http请求的大小。在客户端配置中，操作chunkssize可以增加以限制请求的数量，或者在大型http请求导致错误时减少。

client=craftai.Client({"token":"{token}"})

5

检索决策树的超时时间

可以增加或减少客户端的超时时间。获取"决策树"，例如考虑到特别长的计算。

client=craftai.Client({"token":"{token}"})

6

代理

可以在客户机配置的proxy属性中提供代理配置。它将用于调用craft ai api（通过https）。所需的格式是主机名或IP和端口，可以选择前面加上凭据，例如http://user:pass@10.10.1.10:1080

client=craftai.Client({"token":"{token}"})

7

高级网络配置

对于更高级的网络配置，可以访问客户机用来通过客户机向craft ai api发送请求的请求会话。

client=craftai.Client({"token":"{token}"})

8

口译员

决策树解释器可以从通过API计算的决策树脱机使用。

做出决定

注意，python解释器接受一系列上下文。

client=craftai.Client({"token":"{token}"})

9

经过计算的决定在enum上，输出类型如下：

agent_id="my_first_agent"configuration={"context":{"peopleCount":{"type":"continuous"},"timeOfDay":{"type":"time_of_day"},"timezone":{"type":"timezone"},"lightbulbState":{"type":"enum"}},"output":["lightbulbState"]}agent=client.create_agent(configuration,agent_id)print("Agent",agent["id"],"has successfully been created")

0

对于数值输出类型，adecision看起来像：

agent_id="my_first_agent"configuration={"context":{"peopleCount":{"type":"continuous"},"timeOfDay":{"type":"time_of_day"},"timezone":{"type":"timezone"},"lightbulbState":{"type":"enum"}},"output":["lightbulbState"]}agent=client.create_agent(configuration,agent_id)print("Agent",agent["id"],"has successfully been created")

1

对于分类输出类型，a决策看起来像：

agent_id="my_first_agent"configuration={"context":{"peopleCount":{"type":"continuous"},"timeOfDay":{"type":"time_of_day"},"timezone":{"type":"timezone"},"lightbulbState":{"type":"enum"}},"output":["lightbulbState"]}agent=client.create_agent(configuration,agent_id)print("Agent",agent["id"],"has successfully been created")

2

a决策在树无法进行预测的情况下：

agent_id="my_first_agent"configuration={"context":{"peopleCount":{"type":"continuous"},"timeOfDay":{"type":"time_of_day"},"timezone":{"type":"timezone"},"lightbulbState":{"type":"enum"}},"output":["lightbulbState"]}agent=client.create_agent(configuration,agent_id)print("Agent",agent["id"],"has successfully been created")

3

减少决策规则

从决策规则列表中，在作出决策时检索，在作出决策时计算等效的最小规则列表。

agent_id="my_first_agent"configuration={"context":{"peopleCount":{"type":"continuous"},"timeOfDay":{"type":"time_of_day"},"timezone":{"type":"timezone"},"lightbulbState":{"type":"enum"}},"output":["lightbulbState"]}agent=client.create_agent(configuration,agent_id)print("Agent",agent["id"],"has successfully been created")

4

格式化决策规则

从决策规则列表中，计算出这些规则的英文版。

agent_id="my_first_agent"configuration={"context":{"peopleCount":{"type":"continuous"},"timeOfDay":{"type":"time_of_day"},"timezone":{"type":"timezone"},"lightbulbState":{"type":"enum"}},"output":["lightbulbState"]}agent=client.create_agent(configuration,agent_id)print("Agent",agent["id"],"has successfully been created")

5

错误处理

在使用这个客户机时，您应该根据eafp的原理，小心地用try/except块包装对api的调用。

craft ai的python客户端有其特定的异常类型，所有这些异常类型都继承自craftailerror类型。

所有必须发送http请求的方法（除了decise）都可能会引发以下异常之一：CraftainotFounderror，CraftaiBadrequesterror，CraftaiCredentialSerror或CraftaiUnknownError。

decise方法只会引发crafaidecisionerror类型的异常。当给定的上下文无效但无法做出决定时，将引发后者。

熊猫支持

craft ai python客户端可以选择支持一个非常流行的用于所有事物数据的库。

基本上，您可以执行以下操作，而不是导入默认模块

agent_id="my_first_agent"configuration={"context":{"peopleCount":{"type":"continuous"},"timeOfDay":{"type":"time_of_day"},"timezone":{"type":"timezone"},"lightbulbState":{"type":"enum"}},"output":["lightbulbState"]}agent=client.create_agent(configuration,agent_id)print("Agent",agent["id"],"has successfully been created")

6

craft ai pandas模块是为vanilla一个派生的，重写了以下方法以支持pandas'dataframe

craftai.pandas.client.get_operations_list

检索所需的操作作为数据框其中：

• 每个操作都是一行，
• 每个上下文属性都是一列，
• 索引是基于时间的，时区感知并匹配操作时间戳，
• np.nan表示此时间戳在该属性上没有给定值。

agent_id="my_first_agent"configuration={"context":{"peopleCount":{"type":"continuous"},"timeOfDay":{"type":"time_of_day"},"timezone":{"type":"timezone"},"lightbulbState":{"type":"enum"}},"output":["lightbulbState"]}agent=client.create_agent(configuration,agent_id)print("Agent",agent["id"],"has successfully been created")

7

craftai.pandas.client.add_操作

向所需代理添加操作的数据框。格式同上。

agent_id="my_first_agent"configuration={"context":{"peopleCount":{"type":"continuous"},"timeOfDay":{"type":"time_of_day"},"timezone":{"type":"timezone"},"lightbulbState":{"type":"enum"}},"output":["lightbulbState"]}agent=client.create_agent(configuration,agent_id)print("Agent",agent["id"],"has successfully been created")

8

给定一个不是数据帧的对象，此方法的行为类似于craftai.client.add_operations

此外，缺失值和可选值可以由craft ai pandas客户端处理。为此，我们引入了两种新类型，分别是缺失值的craftai.pandas.missing_value和可选值的craftai.pandas.optional_value。 若要发送带有实际缺失值或可选值的数据框，必须使用以下类型之一：

agent_id="my_first_agent"configuration={"context":{"peopleCount":{"type":"continuous"},"timeOfDay":{"type":"time_of_day"},"timezone":{"type":"timezone"},"lightbulbState":{"type":"enum"}},"output":["lightbulbState"]}agent=client.create_agent(configuration,agent_id)print("Agent",agent["id"],"has successfully been created")

9

为了确保dataframe中包含的所有缺失值都是正确的格式，并且可以由craft ai pandas客户机处理，建议通过将所有na值替换为所需值来预处理后者：

agent_id="my_first_agent"client.delete_agent(agent_id)print("Agent",agent_id,"no longer exists")configuration=...agent=client.create_agent(configuration,agent_id)print("Agent",agent["id"],"has successfully been created")

0

craftai.pandas.client.get_state_history

检索所需的状态历史记录作为数据框其中：

每一个S泰特是一排，
• 每个上下文属性都是一列，
• 索引是基于时间的。时区感知并匹配操作时间戳。

agent_id="my_first_agent"client.delete_agent(agent_id)print("Agent",agent_id,"no longer exists")configuration=...agent=client.create_agent(configuration,agent_id)print("Agent",agent["id"],"has successfully been created")

1

craftai.pandas.client.decise\u from\u contexts\u df

对给定的数据帧执行多个决策，格式与上面相同。

agent_id="my_first_agent"client.delete_agent(agent_id)print("Agent",agent_id,"no longer exists")configuration=...agent=client.create_agent(configuration,agent_id)print("Agent",agent["id"],"has successfully been created")

2

此函数还接受craft ai missing values和optional values类型，craftai.pandas.missing戥value和craftai.pandas.optional戥value

agent_id="my_first_agent"client.delete_agent(agent_id)print("Agent",agent_id,"no longer exists")configuration=...agent=client.create_agent(configuration,agent_id)print("Agent",agent["id"],"has successfully been created")

3

此函数从不引发CraftainullDecisionError，而是将这些错误插入结果DataFrame中的特定error列。

craftai.pandas.utils.create_tree_html

返回给定决策树的HTML版本。如果后者保存在.html文件中，则可以在 要可视化的浏览器。

agent_id="my_first_agent"client.delete_agent(agent_id)print("Agent",agent_id,"no longer exists")configuration=...agent=client.create_agent(configuration,agent_id)print("Agent",agent["id"],"has successfully been created")

4

手工制作。熊猫。实用程序。显示树

在Jupyter笔记本中显示决策树。 此函数可用于分析归纳的决策树。

agent_id="my_first_agent"client.delete_agent(agent_id)print("Agent",agent_id,"no longer exists")configuration=...agent=client.create_agent(configuration,agent_id)print("Agent",agent["id"],"has successfully been created")

5

craftai.pandas.client.add_operations_bulk

同时向多个代理添加操作。

agent_id="my_first_agent"client.delete_agent(agent_id)print("Agent",agent_id,"no longer exists")configuration=...agent=client.create_agent(configuration,agent_id)print("Agent",agent["id"],"has successfully been created")

6

给定一个不是数据帧的对象，此方法的行为类似于craftai.client.add_operations_bulk

标签：

• client
• api
• id
• 客户端
• 代理
• type
• 时间
• ai
• agent
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