쿠키 기본 설정 선택

당사는 사이트와 서비스를 제공하는 데 필요한 필수 쿠키 및 유사한 도구를 사용합니다. 고객이 사이트를 어떻게 사용하는지 파악하고 개선할 수 있도록 성능 쿠키를 사용해 익명의 통계를 수집합니다. 필수 쿠키는 비활성화할 수 없지만 '사용자 지정' 또는 ‘거부’를 클릭하여 성능 쿠키를 거부할 수 있습니다.

사용자가 동의하는 경우 AWS와 승인된 제3자도 쿠키를 사용하여 유용한 사이트 기능을 제공하고, 사용자의 기본 설정을 기억하고, 관련 광고를 비롯한 관련 콘텐츠를 표시합니다. 필수가 아닌 모든 쿠키를 수락하거나 거부하려면 ‘수락’ 또는 ‘거부’를 클릭하세요. 더 자세한 내용을 선택하려면 ‘사용자 정의’를 클릭하세요.

GetAccuracyMetrics - Amazon Forecast

Amazon Forecast는 더 이상 신규 고객에게 제공되지 않습니다. Amazon Forecast의 기존 고객은 서비스를 정상적으로 계속 사용할 수 있습니다. 자세히 알아보기

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

Amazon Forecast는 더 이상 신규 고객에게 제공되지 않습니다. Amazon Forecast의 기존 고객은 서비스를 정상적으로 계속 사용할 수 있습니다. 자세히 알아보기

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

GetAccuracyMetrics

CreatePredictor 작업에 의해 훈련된 모델의 정확도에 대한 지표를 제공합니다. 지표를 사용하여 모델의 성능을 확인하고 예측기를 사용하여 예측을 생성할지 여부를 결정합니다. 자세한 내용은 예측기 지표를 참조하세요.

중요

신규 고객은 더 이상 Amazon Forecast를 사용할 수 없습니다. Amazon Forecast의 기존 고객은 서비스를 정상적으로 계속 사용할 수 있습니다. 자세히 알아보기

이 작업을 수행하면 평가된 각 백테스트 기간의 지표가 생성됩니다. 백테스트 기간 수(NumberOfBacktestWindows)는 EvaluationParameters 객체를 사용하여 지정되며, 이 객체는 CreatePredictor 요청에 선택적으로 포함됩니다. NumberOfBacktestWindows를 지정하지 않으면 1이 기본값으로 지정됩니다.

filling 메서드의 파라미터에 따라 지표에 기여하는 항목이 결정됩니다. 모든 항목이 기여하도록 하려면 zero를 지정하세요. 평가 대상 범위 내에 전체 데이터가 있는 항목만 포함하려면 nan을 지정하세요. 자세한 내용은 FeaturizationMethod 단원을 참조하십시오.

참고

정확도 지표를 가져오려면 예측기의 Status가 훈련 완료를 나타내는 ACTIVE여야 합니다. 상태를 가져오려면 DescribePredictor 작업을 사용합니다.

구문 요청

{ "PredictorArn": "string" }

요청 파라미터

요청은 다음과 같은 JSON 형식의 데이터를 수락합니다.

PredictorArn

지표를 가져올 예측 변수의 Amazon 리소스 이름 (ARN).

유형: 문자열

길이 제약: 최대 길이 256.

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

필수 여부: 예

응답 구문

{ "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 } ] } ] }

Response Elements

작업이 성공하면 서비스는 HTTP 200개의 응답을 다시 보냅니다.

서비스는 다음 데이터를 JSON 형식으로 반환합니다.

AutoMLOverrideStrategy
참고

LatencyOptimized AutoML 재정의 전략은 비공개 베타에서만 사용할 수 있습니다. 액세스 권한에 대해 자세히 알아보려면 AWS Support 또는 계정 관리자에게 문의하세요.

예측기 훈련에 사용된 AutoML 전략입니다. LatencyOptimized가 지정되지 않으면 AutoML 전략이 예측기 정확도를 최적화합니다.

이 파라미터는 AutoML을 사용하여 훈련된 예측기에만 사용할 수 있습니다.

타입: 문자열

유효 값: LatencyOptimized | AccuracyOptimized

IsAutoPredictor

CreateAutoPredictor를 사용하여 예측기를 생성했는지 여부입니다.

타입: 부울

OptimizationMetric

예측기를 최적화하는 데 사용되는 정확도 지표입니다.

타입: 문자열

유효 값: WAPE | RMSE | AverageWeightedQuantileLoss | MASE | MAPE

PredictorEvaluationResults

예측기 평가 결과의 배열입니다.

타입: EvaluationResult 객체 배열

Errors

InvalidInputException

요청에 잘못된 값이나 유효한 범위를 초과하는 값이 포함되어 있기 때문에 요청을 처리할 수 없습니다.

HTTP상태 코드: 400

ResourceInUseException

지정된 리소스가 이미 사용 중입니다.

HTTP상태 코드: 400

ResourceNotFoundException

해당 Amazon 리소스 이름 (ARN) 을 가진 리소스를 찾을 수 없습니다. 를 ARN 확인하고 다시 시도하십시오.

HTTP상태 코드: 400

참고

언어별 사용 방법에 대한 자세한 내용은 AWS SDKs 다음을 참조하십시오. API

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