Amazon Forecast は新規顧客には利用できなくなりました。Amazon Forecast の既存のお客様は、通常どおりサービスを引き続き使用できます。[詳細はこちら](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/)

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

# GetAccuracyMetrics
<a name="API_GetAccuracyMetrics"></a>

[CreatePredictor](API_CreatePredictor.md) オペレーションによってトレーニングされたモデルの精度に関するメトリクスを提供します。メトリクスを使用して、モデルのパフォーマンスを確認し、予測子を使用して予測を生成するかどうかを決定します。詳細については、「[Predictor Metrics](https://docs.aws.amazon.com/forecast/latest/dg/metrics.html)」(予測子メトリクス) を参照してください。

**重要**  
Amazon Forecast は新規顧客には利用できなくなりました。Amazon Forecast の既存のお客様は、通常どおりサービスを引き続き使用できます。[詳細はこちら](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/) 

このオペレーションにより、評価された各バックテストウィンドウのメトリクスが生成されます。バックテストウィンドウの数 (`NumberOfBacktestWindows`) は、[EvaluationParameters](API_EvaluationParameters.md) オブジェクトを使用して指定されます。このオブジェクトは、オプションで `CreatePredictor` リクエストに含まれます。`NumberOfBacktestWindows` が指定されていない場合、番号はデフォルトで 1 になります。

`filling` メソッドのパラメータは、どの項目がメトリクスに寄与するかを決定します。すべての項目が寄与するようにするには、`zero` を指定します。評価対象の範囲内の完全なデータを持つ項目のみが寄与するようにするには、`nan` を指定します。詳細については、「[FeaturizationMethod](API_FeaturizationMethod.md)」を参照してください。

**注記**  
精度メトリクスを取得する前に、予測子の `Status` が `ACTIVE` になっている必要があります。これは、トレーニングが完了したことを意味します。[DescribePredictor](API_DescribePredictor.md) オペレーションを使用して、ステータスを取得します。

## リクエストの構文
<a name="API_GetAccuracyMetrics_RequestSyntax"></a>

```
{
   "PredictorArn": "string"
}
```

## リクエストパラメーター
<a name="API_GetAccuracyMetrics_RequestParameters"></a>

リクエストは以下のデータを JSON 形式で受け入れます。

 ** [PredictorArn](#API_GetAccuracyMetrics_RequestSyntax) **   <a name="forecast-GetAccuracyMetrics-request-PredictorArn"></a>
メトリクスを取得する予測子の Amazon リソースネーム (ARN)。  
タイプ: 文字列  
長さの制約: 最大長は 256 です。  
パターン: `arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+`   
必須: はい

## レスポンスの構文
<a name="API_GetAccuracyMetrics_ResponseSyntax"></a>

```
{
   "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
            }
         ]
      }
   ]
}
```

## レスポンス要素
<a name="API_GetAccuracyMetrics_ResponseElements"></a>

アクションが成功すると、サービスは HTTP 200 レスポンスを返します。

サービスから以下のデータが JSON 形式で返されます。

 ** [AutoMLOverrideStrategy](#API_GetAccuracyMetrics_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-GetAccuracyMetrics-response-AutoMLOverrideStrategy"></a>
 `LatencyOptimized` AutoML 上書き戦略は、プライベートベータでのみ使用できます。アクセス権限の詳細については、 AWS サポートまたはアカウントマネージャーにお問い合わせください。
予測子のトレーニングに使用する AutoML 戦略。`LatencyOptimized` が指定されていない限り、AutoML 戦略は予測子の精度を最適化します。  
このパラメータは、AutoML を使用してトレーニングした予測子についてのみ有効です。  
型: 文字列  
有効な値：`LatencyOptimized | AccuracyOptimized`

 ** [IsAutoPredictor](#API_GetAccuracyMetrics_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-GetAccuracyMetrics-response-IsAutoPredictor"></a>
予測子が [CreateAutoPredictor](API_CreateAutoPredictor.md) を使用して作成されたかどうか。  
タイプ: ブール値

 ** [OptimizationMetric](#API_GetAccuracyMetrics_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-GetAccuracyMetrics-response-OptimizationMetric"></a>
予測子を最適化するために使用される精度メトリクス。  
型: 文字列  
有効な値：`WAPE | RMSE | AverageWeightedQuantileLoss | MASE | MAPE`

 ** [PredictorEvaluationResults](#API_GetAccuracyMetrics_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-GetAccuracyMetrics-response-PredictorEvaluationResults"></a>
予測子の評価から得られた結果の配列。  
型: [EvaluationResult](API_EvaluationResult.md) オブジェクトの配列

## エラー
<a name="API_GetAccuracyMetrics_Errors"></a>

 ** InvalidInputException **   
無効な値または有効な範囲を超える値が含まれているため、リクエストを処理できません。  
HTTP ステータスコード: 400

 ** ResourceInUseException **   
指定されたリソースは使用中です。  
HTTP ステータスコード: 400

 ** ResourceNotFoundException **   
その Amazon リソースネーム (ARN) を持つリソースが見つかりません。ARN を確認して、もう一度お試しください。  
HTTP ステータスコード: 400

## 以下の資料も参照してください。
<a name="API_GetAccuracyMetrics_SeeAlso"></a>

言語固有の AWS SDKs のいずれかでこの API を使用する方法の詳細については、以下を参照してください。
+  [AWS コマンドラインインターフェイス V2](https://docs.aws.amazon.com/goto/cli2/forecast-2018-06-26/GetAccuracyMetrics) 
+  [AWS SDK for .NET V4](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV4/forecast-2018-06-26/GetAccuracyMetrics) 
+  [AWS SDK for C\$1\$1](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/forecast-2018-06-26/GetAccuracyMetrics) 
+  [AWS SDK for Go v2](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForGoV2/forecast-2018-06-26/GetAccuracyMetrics) 
+  [AWS SDK for Java V2](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/forecast-2018-06-26/GetAccuracyMetrics) 
+  [AWS SDK for JavaScript V3](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaScriptV3/forecast-2018-06-26/GetAccuracyMetrics) 
+  [AWS SDK for Kotlin](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForKotlin/forecast-2018-06-26/GetAccuracyMetrics) 
+  [AWS SDK for PHP V3](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForPHPV3/forecast-2018-06-26/GetAccuracyMetrics) 
+  [AWS SDK for Python](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/forecast-2018-06-26/GetAccuracyMetrics) 
+  [AWS SDK for Ruby V3](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForRubyV3/forecast-2018-06-26/GetAccuracyMetrics)