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

[CreatePredictor](API_CreatePredictor.md) 작업에 의해 훈련된 모델의 정확도에 대한 지표를 제공합니다. 지표를 사용하여 모델의 성능을 확인하고 예측기를 사용하여 예측을 생성할지 여부를 결정합니다. 자세한 내용은 [예측기 지표](https://docs.aws.amazon.com/forecast/latest/dg/metrics.html)를 참조하세요.

**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 작업을 수행하면 평가된 각 백테스트 기간의 지표가 생성됩니다. 백테스트 기간 수(`NumberOfBacktestWindows`)는 [EvaluationParameters](API_EvaluationParameters.md) 객체를 사용하여 지정되며, 이 객체는 `CreatePredictor` 요청에 선택적으로 포함됩니다. `NumberOfBacktestWindows`를 지정하지 않으면 1이 기본값으로 지정됩니다.

`filling` 메서드의 파라미터에 따라 지표에 기여하는 항목이 결정됩니다. 모든 항목이 기여하도록 하려면 `zero`를 지정하세요. 평가 대상 범위 내에 전체 데이터가 있는 항목만 포함하려면 `nan`을 지정하세요. 자세한 내용은 [FeaturizationMethod](API_FeaturizationMethod.md) 단원을 참조하십시오.

**참고**  
정확도 지표를 가져오려면 예측기의 `Status`가 훈련 완료를 나타내는 `ACTIVE`여야 합니다. 상태를 가져오려면 [DescribePredictor](API_DescribePredictor.md) 작업을 사용합니다.

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

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

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

요청은 JSON 형식으로 다음 데이터를 받습니다.

 ** [PredictorArn](#API_GetAccuracyMetrics_RequestSyntax) **   <a name="forecast-GetAccuracyMetrics-request-PredictorArn"></a>
지표를 가져올 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_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
            }
         ]
      }
   ]
}
```

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

작업이 성공하면 서비스가 HTTP 200 응답을 반송합니다.

다음 데이터는 서비스에 의해 JSON 형식으로 반환됩니다.

 ** [AutoMLOverrideStrategy](#API_GetAccuracyMetrics_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-GetAccuracyMetrics-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` 

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

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

 ** [PredictorEvaluationResults](#API_GetAccuracyMetrics_ResponseSyntax) **   <a name="forecast-GetAccuracyMetrics-response-PredictorEvaluationResults"></a>
예측기 평가 결과의 배열입니다.  
타입: [EvaluationResult](API_EvaluationResult.md) 객체 배열

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

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

 ** ResourceInUseException **   
지정된 리소스가 이미 사용 중입니다.  
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_GetAccuracyMetrics_SeeAlso"></a>

언어별 AWS SDKs
+  [AWS 명령줄 인터페이스 V2](https://docs.aws.amazon.com/goto/cli2/forecast-2018-06-26/GetAccuracyMetrics) 
+  [AWS .NET V4용 SDK](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 Go v2용 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForGoV2/forecast-2018-06-26/GetAccuracyMetrics) 
+  [AWS Java V2용 SDK](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 PHP V3용 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForPHPV3/forecast-2018-06-26/GetAccuracyMetrics) 
+  [AWS Python용 SDK](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)