Weitere AWS SDK-Beispiele sind im GitHub Repo [AWS Doc SDK Examples](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples) verfügbar.

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# Verwendung `DescribeDocumentClassifier` mit einem AWS SDK oder CLI
<a name="comprehend_example_comprehend_DescribeDocumentClassifier_section"></a>

Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `DescribeDocumentClassifier` verwendet wird.

Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen: 
+  [Trainieren eines benutzerdefinierten Klassifikators und klassifizieren von Dokumenten](comprehend_example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md) 

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#### [ CLI ]

**AWS CLI**  
**So beschreiben Sie einen Dokumentenklassifikator**  
Im folgenden Beispiel für `describe-document-classifier` werden die Eigenschaften eines benutzerdefinierten Dokumentenklassifikatormodells abgerufen.  

```
aws comprehend describe-document-classifier \
    --document-classifier-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1
```
Ausgabe:  

```
{
    "DocumentClassifierProperties": {
        "DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1",
        "LanguageCode": "en",
        "Status": "TRAINED",
        "SubmitTime": "2023-06-13T19:04:15.735000+00:00",
        "EndTime": "2023-06-13T19:42:31.752000+00:00",
        "TrainingStartTime": "2023-06-13T19:08:20.114000+00:00",
        "TrainingEndTime": "2023-06-13T19:41:35.080000+00:00",
        "InputDataConfig": {
            "DataFormat": "COMPREHEND_CSV",
            "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata"
        },
        "OutputDataConfig": {},
        "ClassifierMetadata": {
            "NumberOfLabels": 3,
            "NumberOfTrainedDocuments": 5016,
            "NumberOfTestDocuments": 557,
            "EvaluationMetrics": {
                "Accuracy": 0.9856,
                "Precision": 0.9919,
                "Recall": 0.9459,
                "F1Score": 0.9673,
                "MicroPrecision": 0.9856,
                "MicroRecall": 0.9856,
                "MicroF1Score": 0.9856,
                "HammingLoss": 0.0144
            }
        },
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role",
        "Mode": "MULTI_CLASS"
    }
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen und Verwalten von benutzerdefinierten Modellen](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/manage-models.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Comprehend*.  
+  Einzelheiten zur API finden Sie [DescribeDocumentClassifier](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-document-classifier.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*. 

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#### [ Python ]

**SDK für Python (Boto3)**  
 Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples) einrichten und ausführen. 

```
class ComprehendClassifier:
    """Encapsulates an Amazon Comprehend custom classifier."""

    def __init__(self, comprehend_client):
        """
        :param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
        """
        self.comprehend_client = comprehend_client
        self.classifier_arn = None


    def describe(self, classifier_arn=None):
        """
        Gets metadata about a custom classifier, including its current status.

        :param classifier_arn: The ARN of the classifier to look up.
        :return: Metadata about the classifier.
        """
        if classifier_arn is not None:
            self.classifier_arn = classifier_arn
        try:
            response = self.comprehend_client.describe_document_classifier(
                DocumentClassifierArn=self.classifier_arn
            )
            classifier = response["DocumentClassifierProperties"]
            logger.info("Got classifier %s.", self.classifier_arn)
        except ClientError:
            logger.exception("Couldn't get classifier %s.", self.classifier_arn)
            raise
        else:
            return classifier
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [DescribeDocumentClassifier](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DescribeDocumentClassifier)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference. 

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#### [ SAP ABAP ]

**SDK für SAP ABAP**  
 Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples) einrichten und ausführen. 

```
    TRY.
        oo_result = lo_cpd->describedocumentclassifier(
          iv_documentclassifierarn = iv_classifier_arn
        ).
        MESSAGE 'Document classifier described.' TYPE 'I'.
      CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
        MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
      CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
        MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
      CATCH /aws1/cx_cpdresourcenotfoundex.
        MESSAGE 'Resource not found.' TYPE 'E'.
      CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
        MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
    ENDTRY.
```
+  Einzelheiten zur API finden Sie [DescribeDocumentClassifier](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für SAP ABAP*. 

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