Amazon Forecast ya no está disponible para nuevos clientes. Los clientes actuales de Amazon Forecast pueden seguir utilizando el servicio con normalidad. Más información
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GetAccuracyMetrics
Proporciona métricas sobre la precisión de los modelos que fueron entrenados por la operación CreatePredictor. Utilice las métricas para ver el rendimiento del modelo y decidir si se debe utilizar el predictor para generar una previsión. Para obtener más información, consulte Métricas del predictor.
importante
Amazon Forecast ya no está disponible para nuevos clientes. Los clientes actuales de Amazon Forecast pueden seguir utilizando el servicio con normalidad. Más información
Esta operación genera métricas para cada período de prueba de datos que se evaluó. El número de períodos de prueba de datos (NumberOfBacktestWindows) se especifica mediante el objeto EvaluationParameters, que se incluye opcionalmente en la solicitud CreatePredictor. Si no se especifica NumberOfBacktestWindows, el valor predeterminado es uno.
Los parámetros del método filling determinan qué artículos contribuyen a las métricas. Si desea que todos los artículos contribuyan, especifique zero. Si desea que solo contribuyan los artículos que tienen datos completos en el rango que se está evaluando, especifique nan. Para obtener más información, consulte FeaturizationMethod.
nota
Para poder obtener métricas de precisión, el Status del predictor debe ser ACTIVE, lo que significa que el entrenamiento ha finalizado. Utilice la operación DescribePredictor para obtener el estado.
Sintaxis de la solicitud
{
"PredictorArn": "string"
}Parámetros de la solicitud
La solicitud acepta los siguientes datos en JSON formato.
- PredictorArn
-
El nombre del recurso de Amazon (ARN) del predictor del que se van a obtener las métricas.
Tipo: cadena
Limitaciones de longitud: longitud máxima de 256.
Patrón:
arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+Obligatorio: sí
Sintaxis de la respuesta
{
"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
}
]
}
]
}Elementos de respuesta
Si la acción se realiza correctamente, el servicio devuelve una respuesta de HTTP 200.
El servicio devuelve los siguientes datos en JSON formato.
- AutoMLOverrideStrategy
-
nota
La estrategia de anulación del AutoML
LatencyOptimizedsolo está disponible en la versión beta privada. Póngase en contacto con AWS Support o con el administrador de su cuenta para obtener más información sobre los privilegios de acceso.La estrategia de AutoML utilizada para entrenar el predictor. A menos que se especifique
LatencyOptimized, la estrategia de AutoML optimiza la precisión del predictor.Este parámetro solo es válido para los predictores entrenados con AutoML.
Tipo: cadena
Valores válidos:
LatencyOptimized | AccuracyOptimized - IsAutoPredictor
-
Si el predictor se creó con CreateAutoPredictor.
Tipo: Booleano
- OptimizationMetric
-
La métrica de precisión utilizada para optimizar el predictor.
Tipo: cadena
Valores válidos:
WAPE | RMSE | AverageWeightedQuantileLoss | MASE | MAPE - PredictorEvaluationResults
-
Matriz de resultados de la evaluación del predictor.
Tipo: matriz de objetos EvaluationResult
Errores
- InvalidInputException
-
No podemos procesar la solicitud porque incluye un valor no válido o un valor que supera el rango válido.
HTTPCódigo de estado: 400
- ResourceInUseException
-
El recurso especificado está en uso.
HTTPCódigo de estado: 400
- ResourceNotFoundException
-
No podemos encontrar un recurso con ese nombre de recurso de Amazon (ARN). Compruebe ARN y vuelva a intentarlo.
HTTPCódigo de estado: 400
Véase también
Para obtener más información sobre cómo usarlo API en uno de los idiomas específicos AWS SDKs, consulte lo siguiente:
