Wir aktualisieren den Amazon Machine Learning Learning-Service nicht mehr und akzeptieren auch keine neuen Benutzer mehr dafür. Diese Dokumentation ist für bestehende Benutzer verfügbar, wir aktualisieren sie jedoch nicht mehr. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist Amazon Machine Learning.
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Überprüfen von Stapelvoraussage-Metriken
Nachdem Amazon Machine Learning (Amazon ML) eine Batch-Vorhersage erstellt hat, werden zwei Metriken bereitgestellt: Records
seen undRecords failed to process. Records seengibt an, wie viele Datensätze Amazon ML bei der Ausführung Ihrer Batch-Vorhersage betrachtet hat. Records failed to
processgibt an, wie viele Datensätze Amazon ML nicht verarbeiten konnte.
Damit Amazon ML fehlgeschlagene Datensätze verarbeiten kann, überprüfen Sie die Formatierung der Datensätze in den Daten, die zur Erstellung Ihrer Datenquelle verwendet wurden, und stellen Sie sicher, dass alle erforderlichen Attribute vorhanden und alle Daten korrekt sind. Nachdem Sie Ihre Daten berichtigt haben, können Sie entweder Ihre Stapelvoraussage erneut erstellen oder eine neue Datenquelle mit den fehlgeschlagenen Datensätzen erstellen, um dann eine neue Stapelvoraussage mit der neuen Datenquelle zu erstellen.
Überprüfen von Stapelvoraussage-Metriken (Konsole)
Um die Metriken in der Amazon ML-Konsole zu sehen, öffnen Sie die Seite mit der Zusammenfassung der Batch-Vorhersagen und suchen Sie im Abschnitt Verarbeitete Informationen nach.
Überprüfen von Stapelvoraussage-Metriken und -Details (API)
Sie können Amazon ML verwenden, um Details APIs zu BatchPrediction Objekten, einschließlich der Datensatzmetriken, abzurufen. Amazon ML bietet die folgenden API-Aufrufe für Batchvorhersagen:
-
CreateBatchPrediction -
UpdateBatchPrediction -
DeleteBatchPrediction -
GetBatchPrediction -
DescribeBatchPredictions
Weitere Informationen finden Sie in der Amazon ML API-Referenz.
