신규 고객은 Amazon Forecast를 더 이상 사용할 수 없습니다. Amazon Forecast의 기존 고객은 서비스를 정상적으로 계속 사용할 수 있습니다. [자세히 알아보기](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/)

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# ExplainabilityConfig
<a name="API_ExplainabilityConfig"></a>

ExplainabilityConfig 데이터 형식은 [CreateExplainability](API_CreateExplainability.md)에 포함된 시계열 및 시점의 수를 정의합니다.

`ResourceArn`으로 예측기 ARN을 제공하는 경우 `TimePointGranularity`와 `TimeSeriesGranularity` 모두 “ALL”로 설정해야 합니다. Amazon Forecast는 예측기 설명 가능성을 생성할 때 모든 시계열과 시점을 고려합니다.

`ResourceArn`으로 예측 ARN을 제공하는 경우 `TimePointGranularity`와 `TimeSeriesGranularity`를 “ALL” 또는 “Specific”으로 설정할 수 있습니다.

## 내용
<a name="API_ExplainabilityConfig_Contents"></a>

 ** TimePointGranularity **   <a name="forecast-Type-ExplainabilityConfig-TimePointGranularity"></a>
예측 기간의 모든 시점에 대한 설명 가능성을 생성하려면 `ALL`을 사용하세요. 예측 기간의 특정 시점에 대한 설명 가능성을 생성하려면 `SPECIFIC`을 사용하세요.  
[CreateExplainability](API_CreateExplainability.md) 작업 내에서 `StartDateTime` 및 `EndDateTime` 파라미터를 사용하여 시점을 지정합니다.  
타입: 문자열  
유효 값: `ALL | SPECIFIC`   
필수 사항 여부: 예

 ** TimeSeriesGranularity **   <a name="forecast-Type-ExplainabilityConfig-TimeSeriesGranularity"></a>
데이터 세트의 모든 시계열에 대한 설명 가능성을 생성하려면 `ALL`을 사용하세요. 데이터 세트의 특정 시계열에 대한 설명 가능성을 생성하려면 `SPECIFIC`을 사용하세요.  
CSV 또는 Parquet 파일을 Amazon S3 버킷에 업로드하여 시계열을 지정하고 [DataDestination](API_DataDestination.md) 데이터 형식 내에서 위치를 설정합니다.  
타입: 문자열  
유효 값: `ALL | SPECIFIC`   
필수 여부: 예

## 참고
<a name="API_ExplainabilityConfig_SeeAlso"></a>

언어별 AWS SDKs
+  [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)