Ejecución de modelos

A medida que construye modelos de decisión, modelos de tareas y modelos predictivos, puede verificar que producen los resultados que espera ejecutándolos con datos de prueba.

Acerca de esta tarea

La función de ejecución permite aplicar datos a la lógica de decisión definida en el modelo para asegurarse de que funciona como se espera.

Cuando se prueba un modelo, se definen y ejecutan datos de prueba para validar escenarios específicos. Puede proporcionar los datos en formato amistoso o en su formato JSON subyacente.

Aviso: No puede ejecutar modelos que contengan errores.

Procedimiento

  1. Abra un modelo y pulse la pestaña Ejecutar .
  2. Pulse Añadir conjunto de datos de prueba para crear un conjunto de datos.
    Se genera un formulario vacío con una lista de elementos de datos que se pueden añadir al conjunto de datos.
    Nota: Puede renombrar y suprimir fácilmente conjuntos de datos utilizando los botones Renombrar conjunto de datos de prueba Botón Editar detalles y Suprimir conjunto de datos de prueba Botón Suprimir de la barra superior.
  3. Pulse cualquier elemento de datos para añadirlo al conjunto de datos y entre un valor para el elemento. Si prefiere editar el contenido del conjunto de datos en JSON, utilice el conmutador de contenido para abrir el editor JSON enriquecido Botón de conmutador de contenido.

    Para obtener más información sobre los formatos de datos compatibles, haz clic en el icono ℹ situado en la parte superior del conjunto de datos.

  4. Pulse Ejecutar para ejecutar el modelo con el conjunto de datos.

Resultados

El informe de ejecución se visualiza en el panel de resultados. Además del resultado de la decisión, este panel muestra datos sobre la ejecución, como los tiempos de ejecución y compilación, qué reglas se ejecutan y su orden de ejecución.

Pulse Mostrar salida JSON para ver todos los datos de entrada, de salida y de ejecución en formato JSON.

Ejemplo

Abra el modelo de decisión de Aprobación disponible en el servicio de decisión de Aprobación de Préstamos en la muestra de Banca, y haga clic en la pestaña Ejecutar. Puede ver conjuntos de datos que corresponden a diferentes escenarios de prueba. Cuando se ejecuta el conjunto de datos Mr Doe loan, el préstamo se aprueba y obtiene el siguiente resultado:

{
    "approved" : true,
    "message" : "Congratulations! Your loan has been approved"
}

En este conjunto de datos, busque el campo Ingresos anuales y cambie su valor de 100000 a 80000. Cuando se ejecuta el conjunto de datos con este nuevo valor, el préstamo no se aprueba y obtiene el siguiente resultado:

{
    "approved" : false,
    "message" : "Too big Debt/Income ratio: 0.45597806940658686"
}

Este resultado valida que los ingresos anuales del prestatario influyen en la aprobación del préstamo. También se supone que el número de meses durante los cuales el prestatario devuelve el préstamo influye en esta aprobación. Si cambia el valor del número de pagos mensuales de 72 a 120 y ejecuta estos datos, el préstamo ahora se aprueba de nuevo:

{
    "approved" : true,
    "message" : "Congratulations! Your loan has been approved"
}

Este resultado valida que el número de pagos mensuales influye en la aprobación del préstamo, y que puede compensar un ingreso anual que podría ser demasiado bajo.