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GetAccuracyMetrics
Fornece métricas sobre a precisão dos modelos que foram treinados pela operação CreatePredictor. Use métricas para ver a performance do modelo e decidir se o preditor deve ser usado para gerar uma previsão. Para obter mais informações, consulte Predictor Metrics.
Essa operação gera métricas para cada janela de backtest avaliada. O número de janelas de backtest (NumberOfBacktestWindows) é especificado usando o objeto EvaluationParameters, que é opcionalmente incluído na solicitação CreatePredictor. Se NumberOfBacktestWindows não for especificado, o número padrão será um.
Os parâmetros do método filling determinam quais itens contribuem com as métricas. Se você quiser que todos os itens contribuam, especifique zero. Se você quiser que somente os itens com dados completos no intervalo que estiver sendo avaliado contribuam, especifique nan. Para ter mais informações, consulte FeaturizationMethod.
nota
Para que seja possível obter métricas de precisão, o Status do preditor deve ser ACTIVE, o que significa que o treinamento foi concluído. Para obter o status, use a operação DescribePredictor.
Sintaxe da Solicitação
{
"PredictorArn": "string"
}Parâmetros da solicitação
A solicitação aceita os dados a seguir no formato JSON.
- PredictorArn
-
O nome do recurso da Amazon (ARN) do preditor cujas métricas deseja obter.
Tipo: string
Restrições de tamanhos: tamanho máximo de 256.
Padrão:
arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+Exigido: Sim
Sintaxe da Resposta
{
"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 Resposta
Se a ação for bem-sucedida, o serviço retornará uma resposta HTTP 200.
Os dados a seguir são retornados no formato JSON pelo serviço.
- AutoMLOverrideStrategy
-
nota
A estratégia de substituição
LatencyOptimizeddo AutoML só está disponível na versão beta privada. Entre em contato com a equipe de suporte da AWS ou com seu gerente de conta para saber mais sobre os privilégios de acesso.A estratégia do AutoML usada para treinar o preditor. A menos que
LatencyOptimizedseja especificada, a estratégia do AutoML otimiza a precisão do preditor.Esse parâmetro só é válido para preditores treinados por meio do AutoML.
Tipo: strings
Valores Válidos:
LatencyOptimized | AccuracyOptimized - IsAutoPredictor
-
Se o preditor foi ou não criado com CreateAutoPredictor.
Tipo: booliano
- OptimizationMetric
-
A métrica de precisão usada para otimizar o preditor.
Tipo: strings
Valores Válidos:
WAPE | RMSE | AverageWeightedQuantileLoss | MASE | MAPE - PredictorEvaluationResults
-
Uma matriz de resultados da avaliação do preditor.
Tipo: matriz de objetos EvaluationResult
Erros
- InvalidInputException
-
Não podemos processar a solicitação porque ela inclui um valor inválido ou um valor que excede o intervalo válido.
Código de Status HTTP: 400
- ResourceInUseException
-
O recurso especificado está em uso.
Código de Status HTTP: 400
- ResourceNotFoundException
-
Não conseguimos encontrar um recurso com esse nome de recurso da Amazon (ARN). Verifique o ARN e tente novamente.
Código de Status HTTP: 400
Ver também
Para mais informações sobre como usar essa API em um dos AWS SDKs de idiomas específicos, consulte o seguinte:
