Amazon Forecast 不再向新买家开放。Amazon Forecast 的现有客户可以继续照常使用该服务。[了解更多](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/)

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# EvaluationParameters
<a name="API_EvaluationParameters"></a>

定义如何将数据集拆分为训练数据和测试数据以及要执行的迭代次数的参数。这些参数是在预定义的算法中指定的，但您可以在 [CreatePredictor](API_CreatePredictor.md) 请求中覆盖它们。

## 内容
<a name="API_EvaluationParameters_Contents"></a>

 ** BackTestWindowOffset **   <a name="forecast-Type-EvaluationParameters-BackTestWindowOffset"></a>
从数据集末尾开始的点，您将从此处拆分该数据集中的数据以用于模型训练和测试（评估）。将该值指定为数据点数。默认值为预测范围的值。`BackTestWindowOffset` 可以用于模仿过去的虚拟预测开始日期。该值必须大于等于预测范围并小于 TARGET\$1TIME\$1SERIES 数据集长度的一半。  
 `ForecastHorizon` <= `BackTestWindowOffset` < 1/2 \$1 TARGET\$1TIME\$1SERIES 数据集长度  
类型：整数  
必需：否

 ** NumberOfBacktestWindows **   <a name="forecast-Type-EvaluationParameters-NumberOfBacktestWindows"></a>
要拆分输入数据的次数。默认 为 1。有效值介于 1 和 5 之间。  
类型：整数  
必需：否

## 另请参阅
<a name="API_EvaluationParameters_SeeAlso"></a>

有关以特定语言之一使用此 API 的更多信息 AWS SDKs，请参阅以下内容：
+  [AWS 适用于 C\$1\$1 的 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/forecast-2018-06-26/EvaluationParameters) 
+  [AWS 适用于 Java 的 SDK V2](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/forecast-2018-06-26/EvaluationParameters) 
+  [AWS 适用于 Ruby V3 的 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForRubyV3/forecast-2018-06-26/EvaluationParameters)