GetAccuracyMetrics - Amazon Forecast
구문 요청요청 파라미터응답 구문응답 요소Errors참고

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GetAccuracyMetrics

CreatePredictor 작업에 의해 훈련된 모델의 정확도에 대한 지표를 제공합니다. 지표를 사용하여 모델의 성능을 확인하고 예측기를 사용하여 예측을 생성할지 여부를 결정합니다. 자세한 내용은 예측기 지표를 참조하세요.

이 작업을 수행하면 평가된 각 백테스트 기간의 지표가 생성됩니다. 백테스트 기간 수(NumberOfBacktestWindows)는 EvaluationParameters 객체를 사용하여 지정되며, 이 객체는 CreatePredictor 요청에 선택적으로 포함됩니다. NumberOfBacktestWindows를 지정하지 않으면 1이 기본값으로 지정됩니다.

filling 메서드의 파라미터에 따라 지표에 기여하는 항목이 결정됩니다. 모든 항목이 기여하도록 하려면 zero를 지정하세요. 평가 대상 범위 내에 전체 데이터가 있는 항목만 포함하려면 nan을 지정하세요. 자세한 정보는 FeaturizationMethod을 참조하세요.

참고

정확도 지표를 가져오려면 예측기의 Status가 훈련 완료를 나타내는 ACTIVE여야 합니다. 상태를 가져오려면 DescribePredictor 작업을 사용합니다.

구문 요청

{
   "PredictorArn": "string"
}

요청 파라미터

요청은 JSON 형식으로 다음 데이터를 받습니다.

PredictorArn

지표를 가져올 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

{
   "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
            }
         ]
      }
   ]
}

응답 요소

작업이 성공하면 서비스가 HTTP 200 응답을 반송합니다.

다음 데이터는 서비스에 의해 JSON 형식으로 반환됩니다.

AutoMLOverrideStrategy
참고

LatencyOptimized AutoML 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

IsAutoPredictor

CreateAutoPredictor를 사용하여 예측기를 생성했는지 여부입니다.

타입: 부울

OptimizationMetric

예측기를 최적화하는 데 사용되는 정확도 지표입니다.

타입: 문자열

유효 값: WAPE | RMSE | AverageWeightedQuantileLoss | MASE | MAPE

PredictorEvaluationResults

예측기 평가 결과의 배열입니다.

타입: EvaluationResult 객체 배열

Errors

InvalidInputException

요청에 잘못된 값이나 유효한 범위를 초과하는 값이 포함되어 있기 때문에 요청을 처리할 수 없습니다.

HTTP 상태 코드: 400

ResourceInUseException

지정된 리소스가 이미 사용 중입니다.

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.