신규 고객은 Amazon Forecast를 더 이상 사용할 수 없습니다. Amazon Forecast의 기존 고객은 서비스를 정상적으로 계속 사용할 수 있습니다. [자세히 알아보기](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/)

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# DescribePredictor
<a name="API_DescribePredictor"></a>

**참고**  
 이 작업은 CreatePredictor를 사용하여 생성한 레거시 예측기에만 유효합니다. 레거시 예측기를 사용하지 않는 경우 [DescribeAutoPredictor](API_DescribeAutoPredictor.md)를 사용하세요.

[CreatePredictor](API_CreatePredictor.md) 작업을 사용하여 생성된 예측기를 설명합니다.

**중요**  
신규 고객은 Amazon Forecast를 더 이상 사용할 수 없습니다. Amazon Forecast의 기존 고객은 평소와 같이 서비스를 계속 사용할 수 있습니다. [자세히 알아보기](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/) 

이 작업은 `CreatePredictor` 요청에서 제공된 속성을 나열하는 것 외에도 다음 속성을 나열합니다.
+  `DatasetImportJobArns` - 훈련 데이터를 가져오는 데 사용되는 데이터 세트 가져오기 작업입니다.
+  `AutoMLAlgorithmArns` - AutoML을 수행한 경우 평가된 알고리즘입니다.
+  `CreationTime` 
+  `LastModificationTime` 
+  `Status` 
+  `Message` - 오류가 발생한 경우 오류에 대한 정보.

## 구문 요청
<a name="API_DescribePredictor_RequestSyntax"></a>

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

## 요청 파라미터
<a name="API_DescribePredictor_RequestParameters"></a>

요청은 JSON 형식으로 다음 데이터를 받습니다.

 ** [PredictorArn](#API_DescribePredictor_RequestSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-request-PredictorArn"></a>
정보를 원하는 예측기의 Amazon 리소스 이름(ARN)입니다.  
유형: 문자열  
길이 제약: 최대 길이 256.  
패턴: `arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+`   
필수 여부: 예

## 응답 구문
<a name="API_DescribePredictor_ResponseSyntax"></a>

```
{
   "AlgorithmArn": "string",
   "AutoMLAlgorithmArns": [ "string" ],
   "AutoMLOverrideStrategy": "string",
   "CreationTime": number,
   "DatasetImportJobArns": [ "string" ],
   "EncryptionConfig": { 
      "KMSKeyArn": "string",
      "RoleArn": "string"
   },
   "EstimatedTimeRemainingInMinutes": number,
   "EvaluationParameters": { 
      "BackTestWindowOffset": number,
      "NumberOfBacktestWindows": number
   },
   "FeaturizationConfig": { 
      "Featurizations": [ 
         { 
            "AttributeName": "string",
            "FeaturizationPipeline": [ 
               { 
                  "FeaturizationMethodName": "string",
                  "FeaturizationMethodParameters": { 
                     "string" : "string" 
                  }
               }
            ]
         }
      ],
      "ForecastDimensions": [ "string" ],
      "ForecastFrequency": "string"
   },
   "ForecastHorizon": number,
   "ForecastTypes": [ "string" ],
   "HPOConfig": { 
      "ParameterRanges": { 
         "CategoricalParameterRanges": [ 
            { 
               "Name": "string",
               "Values": [ "string" ]
            }
         ],
         "ContinuousParameterRanges": [ 
            { 
               "MaxValue": number,
               "MinValue": number,
               "Name": "string",
               "ScalingType": "string"
            }
         ],
         "IntegerParameterRanges": [ 
            { 
               "MaxValue": number,
               "MinValue": number,
               "Name": "string",
               "ScalingType": "string"
            }
         ]
      }
   },
   "InputDataConfig": { 
      "DatasetGroupArn": "string",
      "SupplementaryFeatures": [ 
         { 
            "Name": "string",
            "Value": "string"
         }
      ]
   },
   "IsAutoPredictor": boolean,
   "LastModificationTime": number,
   "Message": "string",
   "OptimizationMetric": "string",
   "PerformAutoML": boolean,
   "PerformHPO": boolean,
   "PredictorArn": "string",
   "PredictorExecutionDetails": { 
      "PredictorExecutions": [ 
         { 
            "AlgorithmArn": "string",
            "TestWindows": [ 
               { 
                  "Message": "string",
                  "Status": "string",
                  "TestWindowEnd": number,
                  "TestWindowStart": number
               }
            ]
         }
      ]
   },
   "PredictorName": "string",
   "Status": "string",
   "TrainingParameters": { 
      "string" : "string" 
   }
}
```

## 응답 요소
<a name="API_DescribePredictor_ResponseElements"></a>

작업이 성공하면 서비스가 HTTP 200 응답을 반송합니다.

다음 데이터는 서비스에 의해 JSON 형식으로 반환됩니다.

 ** [AlgorithmArn](#API_DescribePredictor_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-response-AlgorithmArn"></a>
모델 훈련에 사용되는 알고리즘의 Amazon 리소스 이름(ARN)입니다.  
유형: 문자열  
길이 제약: 최대 길이 256.  
패턴: `arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+` 

 ** [AutoMLAlgorithmArns](#API_DescribePredictor_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-response-AutoMLAlgorithmArns"></a>
`PerformAutoML`이 지정된 경우 선택한 알고리즘의 ARN입니다.  
유형: 문자열 배열  
길이 제약: 최대 길이 256.  
패턴: `arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+` 

 ** [AutoMLOverrideStrategy](#API_DescribePredictor_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-response-AutoMLOverrideStrategy"></a>
 `LatencyOptimized` AutoML 재정의 전략은 비공개 베타에서만 사용할 수 있습니다. 액세스 권한에 대한 자세한 내용은 AWS Support 또는 계정 관리자에게 문의하세요.
예측기 훈련에 사용된 AutoML 전략입니다. `LatencyOptimized`가 지정되지 않으면 AutoML 전략이 예측기 정확도를 최적화합니다.  
이 파라미터는 AutoML을 사용하여 훈련된 예측기에만 사용할 수 있습니다.  
타입: 문자열  
유효 값: `LatencyOptimized | AccuracyOptimized` 

 ** [CreationTime](#API_DescribePredictor_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-response-CreationTime"></a>
모델 훈련 작업이 생성된 때입니다.  
유형: 타임스탬프

 ** [DatasetImportJobArns](#API_DescribePredictor_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-response-DatasetImportJobArns"></a>
예측기의 훈련 데이터를 가져오는 데 사용되는 데이터 세트 가져오기 작업의 ARN 배열입니다.  
유형: 문자열 배열  
길이 제약: 최대 길이 256.  
패턴: `arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+` 

 ** [EncryptionConfig](#API_DescribePredictor_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-response-EncryptionConfig"></a>
 AWS Key Management Service Amazon Forecast가 키에 액세스하기 위해 맡을 수 있는 (KMS) 키 및 AWS Identity and Access Management (IAM) 역할입니다.  
유형: [EncryptionConfig](API_EncryptionConfig.md)객체

 ** [EstimatedTimeRemainingInMinutes](#API_DescribePredictor_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-response-EstimatedTimeRemainingInMinutes"></a>
예측기 훈련 작업 완료까지 남은 예상 시간(분)입니다.  
타입: Long

 ** [EvaluationParameters](#API_DescribePredictor_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-response-EvaluationParameters"></a>
지정된 알고리즘의 기본 평가 파라미터를 재정의하는 데 사용됩니다. Amazon Forecast는 데이터 세트를 훈련 데이터와 테스팅 데이터로 분할하여 예측기를 평가합니다. 평가 파라미터는 분할을 수행하는 방법과 반복 횟수를 정의합니다.  
유형: [EvaluationParameters](API_EvaluationParameters.md)객체

 ** [FeaturizationConfig](#API_DescribePredictor_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-response-FeaturizationConfig"></a>
특성화 구성입니다.  
유형: [FeaturizationConfig](API_FeaturizationConfig.md)객체

 ** [ForecastHorizon](#API_DescribePredictor_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-response-ForecastHorizon"></a>
예측의 시간 단계 수입니다. 이 예상 구간은 또한 예측 길이라고도 합니다.  
유형: 정수

 ** [ForecastTypes](#API_DescribePredictor_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-response-ForecastTypes"></a>
예측기 훈련 중에 사용되는 예측 유형입니다. 기본값은 `["0.1","0.5","0.9"]`입니다.  
타입: 문자열 배열  
배열 멤버: 최소 항목 수는 1개입니다. 최대 항목 수는 20개입니다.  
길이 제약: 최소 길이는 2입니다. 최대 길이는 4입니다.  
패턴: `(^0?\.\d\d?$|^mean$)` 

 ** [HPOConfig](#API_DescribePredictor_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-response-HPOConfig"></a>
알고리즘의 하이퍼파라미터 재정의 값입니다.  
유형: [HyperParameterTuningJobConfig](API_HyperParameterTuningJobConfig.md)객체

 ** [InputDataConfig](#API_DescribePredictor_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-response-InputDataConfig"></a>
예측기를 훈련하는 데 사용할 데이터가 포함된 데이터 세트 그룹을 설명합니다.  
유형: [InputDataConfig](API_InputDataConfig.md)객체

 ** [IsAutoPredictor](#API_DescribePredictor_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-response-IsAutoPredictor"></a>
[CreateAutoPredictor](API_CreateAutoPredictor.md)를 사용하여 예측기를 생성했는지 여부입니다.  
유형: Boolean

 ** [LastModificationTime](#API_DescribePredictor_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-response-LastModificationTime"></a>
리소스가 마지막으로 수정된 시간입니다. 타임스탬프는 작업 상태에 따라 달라집니다.  
+  `CREATE_PENDING`: `CreationTime`.
+  `CREATE_IN_PROGRESS` - 현재 타임스탬프.
+  `CREATE_STOPPING` - 현재 타임스탬프.
+  `CREATE_STOPPED` - 작업이 중지된 시점.
+  `ACTIVE` 또는 `CREATE_FAILED` - 작업이 완료되거나 실패한 경우.
유형: 타임스탬프

 ** [Message](#API_DescribePredictor_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-response-Message"></a>
오류가 발생한 경우 오류에 대한 정보 메시지.  
유형: 문자열

 ** [OptimizationMetric](#API_DescribePredictor_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-response-OptimizationMetric"></a>
예측기를 최적화하는 데 사용되는 정확도 지표입니다.  
타입: 문자열  
유효 값: `WAPE | RMSE | AverageWeightedQuantileLoss | MASE | MAPE` 

 ** [PerformAutoML](#API_DescribePredictor_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-response-PerformAutoML"></a>
예측기가 AutoML을 수행하도록 설정되었는지 여부입니다.  
유형: Boolean

 ** [PerformHPO](#API_DescribePredictor_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-response-PerformHPO"></a>
예측기가 하이퍼파라미터 최적화(HPO)를 수행하도록 설정되었는지 여부입니다.  
유형: Boolean

 ** [PredictorArn](#API_DescribePredictor_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-response-PredictorArn"></a>
예측기의 ARN입니다.  
유형: 문자열  
길이 제약: 최소 길이 1. 최대 길이 63.  
패턴: `^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]*` 

 ** [PredictorExecutionDetails](#API_DescribePredictor_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-response-PredictorExecutionDetails"></a>
예측기의 정확도를 평가하기 위해 수행한 백테스트의 상태 및 결과에 대한 세부 정보입니다. [CreatePredictor](API_CreatePredictor.md) 작업을 직접적으로 호출할 때 수행할 백테스트 수를 지정합니다.  
유형: [PredictorExecutionDetails](API_PredictorExecutionDetails.md)객체

 ** [PredictorName](#API_DescribePredictor_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-response-PredictorName"></a>
예측기의 이름입니다.  
유형: 문자열  
길이 제약: 최소 길이 1. 최대 길이 63.  
패턴: `^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]*` 

 ** [Status](#API_DescribePredictor_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-response-Status"></a>
예측기의 상태입니다. 상태는 다음을 포함합니다.  
+  `ACTIVE` 
+  `CREATE_PENDING`, `CREATE_IN_PROGRESS`, `CREATE_FAILED` 
+  `DELETE_PENDING`, `DELETE_IN_PROGRESS`, `DELETE_FAILED` 
+  `CREATE_STOPPING`, `CREATE_STOPPED` 
예측기를 사용하여 예측을 생성하려면 예측기의 `Status`가 `ACTIVE`여야 합니다.
유형: 문자열  
길이 제약: 최대 길이 256.

 ** [TrainingParameters](#API_DescribePredictor_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-DescribePredictor-response-TrainingParameters"></a>
모델 훈련 중에 선택한 기본 훈련 파라미터 또는 재정의입니다. AutoML을 실행하거나 CNN-QR 또는 DeepAR\$1를 사용하여 HPO를 선택하면 선택한 하이퍼파라미터에 대해 최적화된 값이 반환됩니다. 자세한 내용은 [Amazon Forecast 알고리즘](aws-forecast-choosing-recipes.md) 단원을 참조하십시오.  
유형: 문자열 간 맵  
맵 항목: 최소 항목 수는 0개입니다. 최대수는 100개입니다.  
키 길이 제약: 최대 길이는 256입니다.  
키 패턴: `^[a-zA-Z0-9\-\_\.\/\[\]\,\\]+$`   
값 길이 제약: 최대 길이는 256입니다.  
값 패턴: `^[a-zA-Z0-9\-\_\.\/\[\]\,\"\\\s]+$` 

## 오류
<a name="API_DescribePredictor_Errors"></a>

 ** InvalidInputException **   
요청에 잘못된 값이나 유효한 범위를 초과하는 값이 포함되어 있기 때문에 요청을 처리할 수 없습니다.  
HTTP 상태 코드: 400

 ** ResourceNotFoundException **   
해당 Amazon 리소스 이름(ARN)으로 리소스를 찾을 수 없습니다. ARN을 확인하고 다시 시도하세요.  
HTTP 상태 코드: 400

## 참고
<a name="API_DescribePredictor_SeeAlso"></a>

언어별 AWS SDKs
+  [AWS 명령줄 인터페이스 V2](https://docs.aws.amazon.com/goto/cli2/forecast-2018-06-26/DescribePredictor) 
+  [AWS .NET V4용 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV4/forecast-2018-06-26/DescribePredictor) 
+  [AWS SDK for C\$1\$1](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/forecast-2018-06-26/DescribePredictor) 
+  [AWS Go v2용 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForGoV2/forecast-2018-06-26/DescribePredictor) 
+  [AWS Java V2용 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/forecast-2018-06-26/DescribePredictor) 
+  [AWS SDK for JavaScript V3](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaScriptV3/forecast-2018-06-26/DescribePredictor) 
+  [AWS SDK for Kotlin](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForKotlin/forecast-2018-06-26/DescribePredictor) 
+  [AWS PHP V3용 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForPHPV3/forecast-2018-06-26/DescribePredictor) 
+  [AWS Python용 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/forecast-2018-06-26/DescribePredictor) 
+  [AWS SDK for Ruby V3](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForRubyV3/forecast-2018-06-26/DescribePredictor)