Amazon Forecast tidak lagi tersedia untuk pelanggan baru. Pelanggan Amazon Forecast yang ada dapat terus menggunakan layanan seperti biasa. [Pelajari lebih lanjut”](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/)

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Melihat Hasil Pemantauan
<a name="predictor-monitoring-results"></a>

Setelah Anda membuat perkiraan dan kemudian mengimpor lebih banyak data, Anda dapat melihat hasil pemantauan prediktor. Anda dapat melihat visualisasi hasil dengan konsol Forecast atau Anda dapat mengambil hasil secara terprogram dengan operasi. [ListMonitorEvaluations](API_ListMonitorEvaluations.md) 

 Konsol Forecast menampilkan grafik hasil untuk setiap metrik [prediktor](metrics.md). Grafik mencakup bagaimana setiap metrik telah berubah selama masa prediktor dan peristiwa prediktor Anda, seperti pelatihan ulang. 

 [ListMonitorEvaluations](API_ListMonitorEvaluations.md)Operasi mengembalikan hasil metrik dan peristiwa prediktor untuk jendela waktu yang berbeda. 

------
#### [ Console ]

**Untuk melihat hasil pemantauan prediktor**

1. Masuk ke Konsol Manajemen AWS dan buka konsol Amazon Forecast di [https://console.aws.amazon.com/forecast/](https://console.aws.amazon.com/forecast/).

1. Dari grup **Dataset, pilih grup kumpulan** data Anda.

1. Di panel navigasi, pilih **Prediktor**.

1. Pilih prediktor dan pilih tab **Monitoring**. 
   +  Bagian **Hasil pemantauan** menunjukkan bagaimana metrik akurasi yang berbeda telah berubah dari waktu ke waktu. Gunakan daftar dropdown untuk mengubah metrik mana yang dilacak grafik.
   + Bagian **Riwayat pemantauan** mencantumkan detail untuk berbagai peristiwa yang dilacak dalam hasil.

    Berikut ini adalah contoh grafik bagaimana `Avg wQL` skor untuk prediktor telah berubah dari waktu ke waktu. Dalam grafik ini, perhatikan bahwa `Avg wQL` nilainya meningkat seiring waktu. Peningkatan ini menunjukkan bahwa akurasi prediktor menurun. Gunakan informasi ini untuk menentukan apakah Anda perlu memvalidasi ulang model dan mengambil tindakan.  
![\[Graph showing increasing Avg wQL score over time, indicating decreasing predictor accuracy.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/forecast/latest/dg/images/predictor-drift.png)

------
#### [ SDK for Python (Boto3) ]

 Untuk mendapatkan hasil pemantauan dengan SDK for Python (Boto3), gunakan metode ini. `list_monitor_evaluations` Berikan Nama Sumber Daya Amazon (ARN) monitor, dan secara opsional tentukan jumlah hasil maksimum yang akan diambil dengan parameter. `MaxResults` Secara opsional menentukan untuk `Filter` memfilter hasil. Anda dapat memfilter evaluasi dengan salah `EvaluationState` satu `SUCCESS` atau`FAILURE`. Kode berikut mendapatkan maksimal 20 evaluasi pemantauan yang berhasil. 

```
import boto3
                            
forecast = boto3.client('forecast')

monitor_results = forecast.list_monitor_evaluations(
    MonitorArn = 'monitor_arn',
    MaxResults = 20,
    Filters = [ 
      { 
         "Condition": "IS",
         "Key": "EvaluationState",
         "Value": "SUCCESS"
      }
   ]
)
print(monitor_results)
```

 Berikut ini adalah contoh respons JSON. 

```
{
  "NextToken": "string",
  "PredictorMonitorEvaluations": [
    {
      "MonitorArn": "MonitorARN",
      "ResourceArn": "PredictorARN",
      "EvaluationTime": "2020-01-02T00:00:00Z",
      "EvaluationState": "SUCCESS",
      "WindowStartDatetime": "2019-01-01T00:00:00Z",
      "WindowEndDatetime": "2019-01-03T00:00:00Z",
      "PredictorEvent": {
        "Detail": "Retrain",
        "Datetime": "2020-01-01T00:00:00Z"
      },
      "MonitorDataSource": {
        "DatasetImportJobArn": "arn:aws:forecast:region:accountNumber:dataset-import-job/*",
        "ForecastArn": "arn:aws:forecast:region:accountNumber:forecast/*",
        "PredictorArn": "arn:aws:forecast:region:accountNumber:predictor/*",
      
      },
      "MetricResults": [
        {
          "MetricName": "AverageWeightedQuantileLoss",
          "MetricValue": 0.17009070456599376
        },
        {
          "MetricName": "MAPE",
          "MetricValue": 0.250711322309796
        },
        {
          "MetricName": "MASE",
          "MetricValue": 1.6275608734888485
        },
        {
          "MetricName": "RMSE",
          "MetricValue": 3100.7125081405547
        },
        {
          "MetricName": "WAPE",
          "MetricValue": 0.17101159704738722}
      ]
    }
  ]
}
```

------