GetAccuracyMetrics - Amazon Forecast

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GetAccuracyMetrics

Fournit des mesures relatives à la précision des modèles entraînés par l'CreatePredictoropération. Utilisez des métriques pour évaluer les performances du modèle et pour décider s'il convient d'utiliser le prédicteur pour générer une prévision. Pour plus d'informations, consultez Predictor Metrics.

Important

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Cette opération génère des métriques pour chaque fenêtre de backtest évaluée. Le nombre de fenêtres de backtest (NumberOfBacktestWindows) est spécifié à l'aide de l'EvaluationParametersobjet, qui est éventuellement inclus dans la CreatePredictor demande. S'il NumberOfBacktestWindows n'est pas spécifié, le nombre par défaut est un.

Les paramètres de la filling méthode déterminent quels éléments contribuent aux métriques. Si vous souhaitez que tous les éléments contribuent, spécifiezzero. Si vous souhaitez que seuls les éléments dont les données sont complètes dans la plage en cours d'évaluation contribuent, spécifieznan. Pour de plus amples informations, veuillez consulter FeaturizationMethod.

Note

Avant de pouvoir obtenir des mesures Status de précision, le prédicteur doit l'êtreACTIVE, ce qui signifie que l'entraînement est terminé. Pour obtenir le statut, utilisez l'DescribePredictoropération.

Syntaxe de la requête

{ "PredictorArn": "string" }

Paramètres de demande

La demande accepte les données suivantes au JSON format suivant.

PredictorArn

Le nom de la ressource Amazon (ARN) du prédicteur pour lequel vous souhaitez obtenir des métriques.

Type : String

Contraintes de longueur : longueur maximale de 256.

Modèle : arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+

Obligatoire : oui

Syntaxe de la réponse

{ "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 } ] } ] }

Eléments de réponse

Si l'action aboutit, le service renvoie une réponse HTTP 200.

Les données suivantes sont renvoyées sous JSON forme formatée par le service.

AutoMLOverrideStrategy
Note

La stratégie de LatencyOptimized remplacement AutoML n'est disponible qu'en version bêta privée. Contactez AWS le Support ou votre responsable de compte pour en savoir plus sur les privilèges d'accès.

La stratégie AutoML utilisée pour entraîner le prédicteur. Sauf indication contraireLatencyOptimized, la stratégie AutoML optimise la précision des prédicteurs.

Ce paramètre n'est valide que pour les prédicteurs entraînés à l'aide d'AutoML.

Type : String

Valeurs valides : LatencyOptimized | AccuracyOptimized

IsAutoPredictor

Si le prédicteur a été créé avecCreateAutoPredictor.

Type : booléen

OptimizationMetric

Mesure de précision utilisée pour optimiser le prédicteur.

Type : String

Valeurs valides : WAPE | RMSE | AverageWeightedQuantileLoss | MASE | MAPE

PredictorEvaluationResults

Tableau de résultats issus de l'évaluation du prédicteur.

Type : tableau d’objets EvaluationResult

Erreurs

InvalidInputException

Nous ne pouvons pas traiter la demande car elle contient une valeur non valide ou une valeur qui dépasse la plage valide.

HTTPCode de statut : 400

ResourceInUseException

La ressource spécifiée est en cours d'utilisation.

HTTPCode de statut : 400

ResourceNotFoundException

Nous ne trouvons aucune ressource portant ce nom de ressource Amazon (ARN). Vérifiez le ARN et réessayez.

HTTPCode de statut : 400

consultez aussi

Pour plus d'informations sur son utilisation API dans l'une des langues spécifiques AWS SDKs, consultez ce qui suit :