檢視監控結果

在生成預測並導入更多數據後，您可以查看預測變量監控的結果。您可以使用 Forecast 控制台查看結果的可視化，也可以使用ListMonitorEvaluationsoperation.

Forecast 控制台顯示每個預測器指標。圖形包括每個指標在預測變量和預測變量事件（如再培訓）的生命週期內發生的變化。

所以此ListMonitorEvaluations操作返回不同時間窗口的度量結果和預測變量事件。

Console

查看預測變量監控結果

1. 登入AWS Management Console，然後 Amazon Forecast 位於https://console.aws.amazon.com/forecast/。

2. 從資料集羣組下，選擇資料集羣。

3. 在導覽窗格中，選擇預測器。

4. 選擇預測變量，然後選擇監控標籤。

   • 所以此監控結果部分顯示了不同的準確度量如何隨時間變化。使用下拉列表可更改圖表跟蹤的衡量指標。

   • 所以此監控歷史記錄部分列出了結果中跟蹤的不同事件的詳細信息。

   以下範例展示如何使用Avg wQL預測變量的分數隨着時間的推移而改變。在此圖表中，請注意Avg wQL值隨着時間的推移而增加。此增加表示預測變量精度正在下降。使用此信息可確定是否需要重新驗證模型並採取措施。

   

SDK for Python (Boto3)

若要使用適用 SDK for Python (Boto3) 獲取監控結果，請使用list_monitor_evaluations方法。提供監視器的 Amazon Resource Name (ARN)，並選用MaxResults參數。（可選）指定Filter來篩選結果。您可以通過EvaluationState任何一個SUCCESS或者FAILURE。以下代碼最多可獲得 20 個成功的監控評估。

import boto3
                            
forecast = boto3.client('forecast')

monitor_results = forecast.list_monitor_evaluations(
    MonitorArn = 'monitor_arn',
    MaxResults = 20,
    Filters = [ 
      { 
         "Condition": "IS",
         "Key": "EvaluationState",
         "Value": "SUCCESS"
      }
   ]
)
print(monitor_results)
                    

以下是 JSON 回應的範例。

{
  "NextToken": "string",
  "PredictorMonitorEvaluations": [
    {
      "MonitorArn": "MonitorARN",
      "ResourceArn": "PredictorARN",
      "EvaluationTime": "2020-01-02T00:00:00Z",
      "EvaluationState": "SUCCESS",
      "WindowStartDatetime": "2019-01-01T00:00:00Z",
      "WindowEndDatetime": "2019-01-03T00:00:00Z",
      "PredictorEvent": {
        "Detail": "Retrain",
        "Datetime": "2020-01-01T00:00:00Z"
      },
      "MonitorDataSource": {
        "DatasetImportJobArn": "arn:aws:forecast:region:accountNumber:dataset-import-job/*",
        "ForecastArn": "arn:aws:forecast:region:accountNumber:forecast/*",
        "PredictorArn": "arn:aws:forecast:region:accountNumber:predictor/*",
      
      },
      "MetricResults": [
        {
          "MetricName": "AverageWeightedQuantileLoss",
          "MetricValue": 0.17009070456599376
        },
        {
          "MetricName": "MAPE",
          "MetricValue": 0.250711322309796
        },
        {
          "MetricName": "MASE",
          "MetricValue": 1.6275608734888485
        },
        {
          "MetricName": "RMSE",
          "MetricValue": 3100.7125081405547
        },
        {
          "MetricName": "WAPE",
          "MetricValue": 0.17101159704738722}
      ]
    }
  ]
}