（十八）「JVS-Rules规则引擎 V2.5」— 机器学习模型节点

一、功能简介“机器学习模型节点”是JVS智能决策流程中的预测分析组件支持调用已训练的机器学习模型对输入数据进行推理计算如分类、回归、风险预测等并将模型输出结果传递至后续节点如结束节点、其他数据处理节点实现端到端的智能化决策。该节点通过可视化配置特征映射的方式降低机器学习技术的使用门槛让业务人员无需代码即可将模型能力嵌入业务流程如信贷风控、客户分群、销量预测等场景。二、使用前须知在使用“机器学习模型节点”前请确保满足以下条件避免配置失败模型准备需提前在平台的「模型训练」模块完成模型训练/上传确保模型处于可用状态且模型类型与业务场景匹配如分类模型、回归模型。字段一致性模型的输入特征如outlook、temperature需与决策规则流程中提供的输入数据或变量字段名称、数据类型完全一致如字符串、数值、布尔值否则会导致特征映射失败。流程结构机器学习模型节点需串联在「开始节点」和「结束节点」或其他处理节点之间形成完整的流程逻辑如开始节点→机器学习模型→结束节点。三、如何使用详细操作步骤步骤1添加“机器学习模型节点”登录系统进入决策流程设计页面。在左侧“数据处理”栏中找到「机器学习模型」节点。将节点拖动到中间的流程画布中或直接在连线上点击添加节点。步骤2连接决策节点在决策画布中通过箭头连线建立节点关系如需在模型节点后添加其他处理节点如“赋值节点”“条件分支”也可将箭头连接至对应节点。步骤3配置“机器学习模型节点”参数选中决策画布中的「机器学习模型节点」下方会显示节点配置界面。子步骤3.1选择引用的模型下拉选择“引用的模型”点击下拉箭头系统会加载所有可用模型列表。选择业务所需的模型例如选择“测试”模型需确保模型已就绪。子步骤3.2配置特征值映射“传参映射值”用于将流程中的输入数据或变量或入参或节点与模型的输入特征一一对应确保模型能正确接收输入。步骤4保存并测试配置完成后点击页面右上角的“保存”按钮或快捷键CtrlS保存决策配置。点击“测试”按钮模拟流程执行系统会根据配置的模型、特征映射执行推理计算。测试完成后可查看模型输出结果如在结束节点的输出中或在节点详情的“运行日志”里。四、注意事项字段一致性校验特征名称必须与模型训练时的输入特征完全一致包括大小写、拼写。数据类型必须匹配如模型要求temperature为数值型输入的“26”需确保是数字而非字符串。传参方式合理性若输入数据是动态的如用户实时提交的表单数据建议用“变量”传参避免每次手动修改。若仅需测试模型逻辑可使用“录入”传参快速验证输出是否符合预期。决策逻辑完整性机器学习模型节点需有明确的输入来自开始节点或前序节点和输出到结束节点或后序节点否则流程执行时会报错“节点连接不完整”。