Nous ne mettons plus à jour le service Amazon Machine Learning et n'acceptons plus de nouveaux utilisateurs pour celui-ci. Cette documentation est disponible pour les utilisateurs existants, mais nous ne la mettons plus à jour. Pour plus d'informations, consultez Qu'est-ce qu'Amazon Machine Learning ?
Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
Examen des métriques de prédiction par lots
Une fois qu'Amazon Machine Learning (Amazon ML) a créé une prédiction par lots, il fournit deux métriques Records
seen : Records failed to process et. Records seenvous indique le nombre d'enregistrements examinés par Amazon ML lors de l'exécution de votre prédiction par lots. Records failed to
processindique le nombre d'enregistrements qu'Amazon ML n'a pas pu traiter.
Pour permettre à Amazon ML de traiter les enregistrements ayant échoué, vérifiez le formatage des enregistrements dans les données utilisées pour créer votre source de données, et assurez-vous que tous les attributs requis sont présents et que toutes les données sont correctes. Après avoir corrigé vos données, vous pouvez recréer votre prédiction par lots ou créer une nouvelle source de données avec les enregistrements ayant échoué, puis créer une nouvelle prédiction par lots à l'aide de la nouvelle source de données.
Examen des métriques de prédiction par lots (console)
Pour consulter les métriques dans la console Amazon ML, ouvrez la page de résumé des prédictions Batch et consultez la section Informations traitées.
Examen des détails et des métriques de prédiction par lots (API)
Vous pouvez utiliser Amazon ML APIs pour récupérer des informations sur les BatchPrediction objets, y compris les métriques d'enregistrement. Amazon ML fournit les appels d'API de prédiction par lots suivants :
-
CreateBatchPrediction -
UpdateBatchPrediction -
DeleteBatchPrediction -
GetBatchPrediction -
DescribeBatchPredictions
Pour plus d'informations, consultez le manuel Amazon ML API Reference.
