Amazon Forecast は新規顧客には利用できなくなりました。Amazon Forecast の既存のお客様は、通常どおりサービスを引き続き使用できます。[詳細はこちら](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/)
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# ExplainabilityConfig
ExplainabilityConfig データ型は、[CreateExplainability](API_CreateExplainability.md) に含まれる時系列と時間ポイントの数を定義します。
`ResourceArn` の予測 ARN を指定する場合は、`TimePointGranularity` と `TimeSeriesGranularity` の両方を「ALL」に設定する必要があります。Predictor Explainability を作成するとき、Amazon Forecast は、すべての時系列と時間ポイントを考慮します。
`ResourceArn` の予測 ARN を指定する場合は、`TimePointGranularity` および `TimeSeriesGranularity` を「ALL」または「Specific」のいずれかに設定できます。
## 内容
** TimePointGranularity **
予測期間内のすべての時間ポイントについて Explainability を作成するには、`ALL` を使用します。予測期間内の特定の時間ポイントについて Explainability を作成するには、`SPECIFIC` を使用します。
[CreateExplainability](API_CreateExplainability.md) オペレーション内の `StartDateTime` および `EndDateTime` パラメータを使用して時間ポイントを指定します。
タイプ: 文字列
有効な値: `ALL | SPECIFIC`
必須: はい
** TimeSeriesGranularity **
データセット内のすべての時系列について Explainability を作成するには、`ALL` を使用します。データセット内の特定の時系列について Explainability を作成するには、`SPECIFIC` を使用します。
CSV または Parquet ファイルを Amazon S3 バケットにアップロードして時系列を指定し、[DataDestination](API_DataDestination.md) データ型内のロケーションを設定します。
タイプ: 文字列
有効な値: `ALL | SPECIFIC`
必須: はい
## 以下の資料も参照してください。
言語固有の AWS SDKs のいずれかでこの API を使用する方法の詳細については、以下を参照してください。
+ [AWS SDK for C\$1\$1](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/forecast-2018-06-26/ExplainabilityConfig)
+ [AWS SDK for Java V2](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/forecast-2018-06-26/ExplainabilityConfig)
+ [AWS SDK for Ruby V3](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForRubyV3/forecast-2018-06-26/ExplainabilityConfig)