모니터링 결과 보기 - Amazon Forecast

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모니터링 결과 보기

예측을 생성한 다음 추가 데이터를 가져오면 예측기 모니터링의 결과를 볼 수 있습니다. Forecast 콘솔에서 결과의 시각화를 보거나 ListMonitorEvaluations 작업을 통해 프로그래밍 방식으로 결과를 검색할 수 있습니다.

Forecast 콘솔은 각 예측기 지표의 결과 그래프를 표시합니다. 그래프에는 예측기와 예측기 이벤트(예: 재훈련)의 수명 주기 동안 각 지표가 어떻게 변했는지가 포함됩니다.

ListMonitorEvaluations 작업은 다양한 기간의 지표 결과와 예측기 이벤트를 반환합니다.

Console
예측기 모니터링 결과를 보려면
  1. AWS Management Console에 로그인하고 https://console.aws.amazon.com/forecast/에서 Amazon Forecast 콘솔을 엽니다.

  2. 데이터 세트 그룹에서 데이터 세트 그룹을 선택합니다.

  3. 탐색 창에서 예측기를 선택합니다.

  4. 예측기를 선택하고 모니터링 탭을 선택합니다.

    • 모니터링 결과 섹션은 시간 경과에 따른 다양한 정확도 지표가 어떻게 변했는지 보여줍니다. 드롭다운 목록을 사용하여 그래프가 추적하는 지표를 변경할 수 있습니다.

    • 모니터링 기록 섹션에는 결과에서 추적된 다양한 이벤트의 세부 정보가 나열됩니다.

    다음은 시간 경과에 따른 예측기 Avg wQL 점수의 변화를 보여주는 그래프의 예입니다. 이 그래프에서 Avg wQL 값이 시간이 지남에 따라 증가하고 있음을 알 수 있습니다. 이 증가는 예측기 정확도가 감소하고 있음을 나타냅니다. 이 정보를 사용하여 모델을 재검증하고 조치를 취해야 하는지 여부를 결정하세요.

SDK for Python (Boto3)

SDK for Python(Boto3)을 사용하여 모니터링 결과를 가져오려면 list_monitor_evaluations 메서드를 사용합니다. 모니터의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 제공하고, 선택적으로 MaxResults 파라미터로 검색할 최대 결과 수를 지정합니다. 선택적으로 Filter를 지정하여 결과를 필터링할 수 있습니다. SUCCESS 또는 FAILUREEvaluationState를 기준으로 평가를 필터링할 수 있습니다. 다음 코드는 최대 20개의 성공적 모니터링 평가를 가져옵니다.

import boto3 forecast = boto3.client('forecast') monitor_results = forecast.list_monitor_evaluations( MonitorArn = 'monitor_arn', MaxResults = 20, Filters = [ { "Condition": "IS", "Key": "EvaluationState", "Value": "SUCCESS" } ] ) print(monitor_results)

다음은 JSON 응답의 예입니다.

{ "NextToken": "string", "PredictorMonitorEvaluations": [ { "MonitorArn": "MonitorARN", "ResourceArn": "PredictorARN", "EvaluationTime": "2020-01-02T00:00:00Z", "EvaluationState": "SUCCESS", "WindowStartDatetime": "2019-01-01T00:00:00Z", "WindowEndDatetime": "2019-01-03T00:00:00Z", "PredictorEvent": { "Detail": "Retrain", "Datetime": "2020-01-01T00:00:00Z" }, "MonitorDataSource": { "DatasetImportJobArn": "arn:aws:forecast:region:accountNumber:dataset-import-job/*", "ForecastArn": "arn:aws:forecast:region:accountNumber:forecast/*", "PredictorArn": "arn:aws:forecast:region:accountNumber:predictor/*", }, "MetricResults": [ { "MetricName": "AverageWeightedQuantileLoss", "MetricValue": 0.17009070456599376 }, { "MetricName": "MAPE", "MetricValue": 0.250711322309796 }, { "MetricName": "MASE", "MetricValue": 1.6275608734888485 }, { "MetricName": "RMSE", "MetricValue": 3100.7125081405547 }, { "MetricName": "WAPE", "MetricValue": 0.17101159704738722} ] } ] }