GetAccuracyMetrics - Amazon Forecast

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GetAccuracyMetrics

Stellt Metriken zur Genauigkeit der Modelle bereit, die von derCreatePredictorverwenden. Verwenden Sie Metriken, um zu sehen, wie gut das Modell funktioniert hat und um zu entscheiden, ob der Predictor zum Generieren einer Prognose verwendet werden soll. Weitere Informationen finden Sie unterPredictor-Metrikenaus.

Dieser Vorgang generiert Metriken für jedes ausgewertete Backtest-Fenster. Die Anzahl der Backtest-Fenstern (NumberOfBacktestWindows) wird unter Verwendung derEvaluationParametersObjekt, das optional imCreatePredictorrequest. WennNumberOfBacktestWindowsIst nicht angegeben, ist die Zahl standardmäßig eins.

Die Parameter desfilling-Methode bestimmt, welche Elemente zu den Metriken beitragen. Wenn Sie möchten, dass alle Elemente einen Beitrag leisten sollen, geben Siezeroaus. Wenn Sie möchten, dass nur die Elemente, die vollständige Daten in dem ausgewerteten Bereich enthalten, einen Beitrag leisten, geben Sie annanaus. Weitere Informationen finden Sie unter FeaturizationMethod .

Anmerkung

Bevor Sie Genauigkeitsmetriken abrufen können, wird dieStatusdes Prädiktors muss seinACTIVEwas bedeutet, dass das Training abgeschlossen ist. Um den Status abzurufen, verwenden Sie dieDescribePredictorverwenden.

Anforderungssyntax

{ "PredictorArn": "string" }

Anfrageparameter

Die Anforderung akzeptiert die folgenden Daten im JSON-Format.

PredictorArn

Der Amazon-Ressourcenname (ARN) des Predictors, für den Metriken abgerufen werden sollen.

Type: String (Zeichenfolge)

Längenbeschränkungen: Maximale Länge beträgt 256 Zeichen.

Pattern: ^[a-zA-Z0-9\-\_\.\/\:]+$

Erforderlich: Ja

Antwortsyntax

{ "AutoMLOverrideStrategy": "string", "IsAutoPredictor": boolean, "OptimizationMetric": "string", "PredictorEvaluationResults": [ { "AlgorithmArn": "string", "TestWindows": [ { "EvaluationType": "string", "ItemCount": number, "Metrics": { "AverageWeightedQuantileLoss": number, "ErrorMetrics": [ { "ForecastType": "string", "MAPE": number, "MASE": number, "RMSE": number, "WAPE": number } ], "RMSE": number, "WeightedQuantileLosses": [ { "LossValue": number, "Quantile": number } ] }, "TestWindowEnd": number, "TestWindowStart": number } ] } ] }

Antwortelemente

Wenn die Aktion erfolgreich ist, sendet der Service eine HTTP 200-Antwort zurück.

Die folgenden Daten werden vom Service im JSON-Format zurückgegeben.

AutoMLOverrideStrategy
Anmerkung

DieLatencyOptimizedDie AutoML-Override-Strategie ist nur in privater Beta verfügbar. Wenden Sie sich an den AWS Support oder Ihren Account Manager, um mehr über Zugriffsberechtigungen zu erfahren.

Die AutoML-Strategie, die zum Trainieren des Prädiktors verwendet wurde. Es sei dennLatencyOptimizedangegeben ist, optimiert die AutoML-Strategie die Prädiktorgenauigkeit.

Dieser Parameter gilt nur für Predictors, die mit AutoML trainiert wurden.

Type: String (Zeichenfolge)

Zulässige Werte: LatencyOptimized | AccuracyOptimized

IsAutoPredictor

Ob der Prädiktor mit erstellt wurdeCreateAutoPredictoraus.

Type: Boolesch

OptimizationMetric

Die zur Optimierung des Prädiktors verwendete Genauigkeitsmetrik.

Type: String (Zeichenfolge)

Zulässige Werte: WAPE | RMSE | AverageWeightedQuantileLoss | MASE | MAPE

PredictorEvaluationResults

Eine Reihe von Ergebnissen aus der Auswertung des Prädiktors.

Type: Array vonEvaluationResultObjekte

Fehler

InvalidInputException

Wir können die Anfrage nicht bearbeiten, da sie einen ungültigen Wert oder einen Wert enthält, der den gültigen Bereich überschreitet.

HTTP-Statuscode: 400

ResourceInUseException

Die angegebene -Ressource wird verwendet.

HTTP-Statuscode: 400

ResourceNotFoundException

Wir können keine -Ressource mit diesem Amazon-Ressourcennamen (ARN) finden. Überprüfen Sie den ARN und versuchen Sie es erneut.

HTTP-Statuscode: 400

Weitere Informationen finden Sie unter:

Weitere Informationen zur Verwendung dieser API in einem der sprachspezifischen AWS-SDKs finden Sie unter: