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DescribePredictor
참고
이 연산은 로 CreatePredictor 만든 기존 예측자에만 유효합니다. 레거시 예측기를 사용하지 않는 경우 DescribeAutoPredictor를 사용하세요.
CreatePredictor 작업을 사용하여 생성된 예측기를 설명합니다.
이 작업은 CreatePredictor 요청에서 제공된 속성을 나열하는 것 외에도 다음 속성을 나열합니다.
-
DatasetImportJobArns- 훈련 데이터를 가져오는 데 사용되는 데이터 세트 가져오기 작업입니다. -
AutoMLAlgorithmArns- AutoML을 수행한 경우 평가된 알고리즘입니다. -
CreationTime -
LastModificationTime -
Status -
Message- 오류가 발생한 경우 오류에 대한 정보.
구문 요청
{
"PredictorArn": "string"
}요청 파라미터
요청은 JSON 형식으로 다음 데이터를 받습니다.
- PredictorArn
-
정보를 원하는 예측기의 Amazon 리소스 이름(ARN)입니다.
타입: 문자열
길이 제약: 최대 길이 256.
패턴:
arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+필수 항목 여부: 예
응답 구문
{
"AlgorithmArn": "string",
"AutoMLAlgorithmArns": [ "string" ],
"AutoMLOverrideStrategy": "string",
"CreationTime": number,
"DatasetImportJobArns": [ "string" ],
"EncryptionConfig": {
"KMSKeyArn": "string",
"RoleArn": "string"
},
"EstimatedTimeRemainingInMinutes": number,
"EvaluationParameters": {
"BackTestWindowOffset": number,
"NumberOfBacktestWindows": number
},
"FeaturizationConfig": {
"Featurizations": [
{
"AttributeName": "string",
"FeaturizationPipeline": [
{
"FeaturizationMethodName": "string",
"FeaturizationMethodParameters": {
"string" : "string"
}
}
]
}
],
"ForecastDimensions": [ "string" ],
"ForecastFrequency": "string"
},
"ForecastHorizon": number,
"ForecastTypes": [ "string" ],
"HPOConfig": {
"ParameterRanges": {
"CategoricalParameterRanges": [
{
"Name": "string",
"Values": [ "string" ]
}
],
"ContinuousParameterRanges": [
{
"MaxValue": number,
"MinValue": number,
"Name": "string",
"ScalingType": "string"
}
],
"IntegerParameterRanges": [
{
"MaxValue": number,
"MinValue": number,
"Name": "string",
"ScalingType": "string"
}
]
}
},
"InputDataConfig": {
"DatasetGroupArn": "string",
"SupplementaryFeatures": [
{
"Name": "string",
"Value": "string"
}
]
},
"IsAutoPredictor": boolean,
"LastModificationTime": number,
"Message": "string",
"OptimizationMetric": "string",
"PerformAutoML": boolean,
"PerformHPO": boolean,
"PredictorArn": "string",
"PredictorExecutionDetails": {
"PredictorExecutions": [
{
"AlgorithmArn": "string",
"TestWindows": [
{
"Message": "string",
"Status": "string",
"TestWindowEnd": number,
"TestWindowStart": number
}
]
}
]
},
"PredictorName": "string",
"Status": "string",
"TrainingParameters": {
"string" : "string"
}
}응답 요소
작업이 성공하면 서비스가 HTTP 200 응답을 반송합니다.
다음 데이터는 서비스에 의해 JSON 형식으로 반환됩니다.
- AlgorithmArn
-
모델 훈련에 사용되는 알고리즘의 Amazon 리소스 이름(ARN)입니다.
타입: 문자열
길이 제약: 최대 길이 256.
패턴:
arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+ - AutoMLAlgorithmArns
-
PerformAutoML이 지정된 경우 선택한 알고리즘의 ARN입니다.유형: 문자열 어레이
길이 제약: 최대 길이 256.
패턴:
arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+ - AutoMLOverrideStrategy
-
참고
LatencyOptimizedAutoML 재정의 전략은 비공개 베타에서만 사용할 수 있습니다. 액세스 권한에 대해 자세히 알아보려면 AWS Support 또는 계정 관리자에게 문의하세요.예측기 훈련에 사용된 AutoML 전략입니다.
LatencyOptimized가 지정되지 않으면 AutoML 전략이 예측기 정확도를 최적화합니다.이 파라미터는 AutoML을 사용하여 훈련된 예측기에만 사용할 수 있습니다.
타입: 문자열
유효 값:
LatencyOptimized | AccuracyOptimized - CreationTime
-
모델 훈련 작업이 생성된 때입니다.
유형: 타임스탬프
- DatasetImportJobArns
-
예측기의 훈련 데이터를 가져오는 데 사용되는 데이터 세트 가져오기 작업의 ARN 배열입니다.
유형: 문자열 어레이
길이 제약: 최대 길이 256.
패턴:
arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+ - EncryptionConfig
-
키에 액세스하기 위해 Amazon Forecast가 맡을 수 있는 AWS Key Management Service AWS Identity and Access Management (KMS) 키와 (IAM) 역할
유형: EncryptionConfig객체
- EstimatedTimeRemainingInMinutes
-
예측기 훈련 작업 완료까지 남은 예상 시간(분)입니다.
타입: Long
- EvaluationParameters
-
지정된 알고리즘의 기본 평가 파라미터를 재정의하는 데 사용됩니다. Amazon Forecast는 데이터 세트를 훈련 데이터와 테스팅 데이터로 분할하여 예측기를 평가합니다. 평가 파라미터는 분할을 수행하는 방법과 반복 횟수를 정의합니다.
유형: EvaluationParameters객체
- FeaturizationConfig
-
특성화 구성입니다.
유형: FeaturizationConfig객체
- ForecastHorizon
-
예측의 시간 단계 수입니다. 이 예상 구간은 또한 예측 길이라고도 합니다.
유형: 정수
- ForecastTypes
-
예측기 훈련 중에 사용되는 예측 유형입니다. 기본값은
["0.1","0.5","0.9"]입니다.유형: 문자열 어레이
배열 멤버: 최소 항목 수는 1개입니다. 최대 항목 수는 20개입니다.
길이 제약: 최소 길이는 2입니다. 최대 길이는 4입니다.
패턴:
(^0?\.\d\d?$|^mean$) - HPOConfig
-
알고리즘의 하이퍼파라미터 재정의 값입니다.
- InputDataConfig
-
예측기를 훈련하는 데 사용할 데이터가 포함된 데이터 세트 그룹을 설명합니다.
유형: InputDataConfig객체
- IsAutoPredictor
-
CreateAutoPredictor를 사용하여 예측기를 생성했는지 여부입니다.
타입: 부울
- LastModificationTime
-
리소스가 마지막으로 수정된 시간입니다. 타임스탬프는 작업 상태에 따라 달라집니다.
-
CREATE_PENDING:CreationTime. -
CREATE_IN_PROGRESS- 현재 타임스탬프. -
CREATE_STOPPING- 현재 타임스탬프. -
CREATE_STOPPED- 작업이 중지된 시점. -
ACTIVE또는CREATE_FAILED- 작업이 완료되거나 실패한 경우.
유형: 타임스탬프
-
- Message
-
오류가 발생한 경우 오류에 대한 정보 메시지.
타입: 문자열
- OptimizationMetric
-
예측기를 최적화하는 데 사용되는 정확도 지표입니다.
타입: 문자열
유효 값:
WAPE | RMSE | AverageWeightedQuantileLoss | MASE | MAPE - PerformAutoML
-
예측기가 AutoML을 수행하도록 설정되었는지 여부입니다.
타입: 부울
- PerformHPO
-
예측기가 하이퍼파라미터 최적화(HPO)를 수행하도록 설정되었는지 여부입니다.
타입: 부울
- PredictorArn
-
예측기의 ARN입니다.
유형: 문자열
길이 제약: 최소 길이 1. 최대 길이 63.
패턴:
^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]* - PredictorExecutionDetails
-
예측기의 정확도를 평가하기 위해 수행한 백테스트의 상태 및 결과에 대한 세부 정보입니다. CreatePredictor 작업을 직접적으로 호출할 때 수행할 백테스트 수를 지정합니다.
- PredictorName
-
예측기의 이름입니다.
유형: 문자열
길이 제약: 최소 길이 1. 최대 길이 63.
패턴:
^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]* - Status
-
예측기의 상태입니다. 상태는 다음을 포함합니다.
-
ACTIVE -
CREATE_PENDING,CREATE_IN_PROGRESS,CREATE_FAILED -
DELETE_PENDING,DELETE_IN_PROGRESS,DELETE_FAILED -
CREATE_STOPPING,CREATE_STOPPED
참고
예측기를 사용하여 예측을 생성하려면 예측기의
Status가ACTIVE여야 합니다.타입: 문자열
길이 제약: 최대 길이 256.
-
- TrainingParameters
-
모델 훈련 중에 선택한 기본 훈련 파라미터 또는 재정의입니다. AutoML을 실행하거나 CNN-QR 또는 DeepAR+를 사용하여 HPO를 선택하면 선택한 하이퍼파라미터에 대해 최적화된 값이 반환됩니다. 자세한 정보는 Amazon Forecast 알고리즘을 참조하세요.
유형: 문자열-문자열 맵
맵 항목: 최소 항목 수는 0개입니다. 최대 항목 수 100개.
키 길이 제약: 최대 길이는 256입니다.
키 패턴:
^[a-zA-Z0-9\-\_\.\/\[\]\,\\]+$값 길이 제약: 최대 길이는 256입니다.
값 패턴:
^[a-zA-Z0-9\-\_\.\/\[\]\,\"\\\s]+$
Errors
- InvalidInputException
-
요청에 잘못된 값이나 유효한 범위를 초과하는 값이 포함되어 있기 때문에 요청을 처리할 수 없습니다.
HTTP 상태 코드: 400
- ResourceNotFoundException
-
해당 Amazon 리소스 이름(ARN)으로 리소스를 찾을 수 없습니다. ARN을 확인하고 다시 시도하세요.
HTTP 상태 코드: 400
참고
언어별 AWS SDK 중 하나에서 이 API를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오.
