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

# Menafsirkan snapshot manifes evaluasi
<a name="im-evaluation-manifest-snapshot-api"></a>

Snapshot manifes evaluasi berisi informasi rinci tentang hasil tes. Cuplikan tersebut mencakup peringkat kepercayaan untuk setiap prediksi. Ini juga mencakup klasifikasi prediksi dibandingkan dengan klasifikasi gambar yang sebenarnya (positif benar, negatif benar, positif palsu, atau negatif palsu). 

File adalah snapshot karena hanya gambar yang dapat digunakan untuk pengujian dan pelatihan yang disertakan. Gambar yang tidak dapat diverifikasi, seperti gambar dalam format yang salah, tidak disertakan dalam manifes. Lokasi snapshot pengujian dapat diakses dari `TestingDataResult` objek yang dikembalikan oleh`DescribeProjectVersions`. Lokasi snapshot pelatihan dapat diakses dari `TrainingDataResult` objek yang dikembalikan oleh`DescribeProjectVersions`. 

Snapshot dalam format output manifes SageMaker AI Ground Truth dengan bidang yang ditambahkan untuk memberikan informasi tambahan, seperti hasil klasifikasi biner deteksi. Cuplikan berikut menunjukkan bidang tambahan.

```
"rekognition-custom-labels-evaluation-details": {
    "version": 1,
    "is-true-positive": true,
    "is-true-negative": false,
    "is-false-positive": false,
    "is-false-negative": false,
    "is-present-in-ground-truth": true
    "ground-truth-labelling-jobs": ["rekognition-custom-labels-training-job"]
}
```
+ *versi* — Versi format `rekognition-custom-labels-evaluation-details` bidang dalam snapshot manifes.
+ *is-true-positive...* — Klasifikasi biner prediksi berdasarkan bagaimana skor kepercayaan dibandingkan dengan ambang minimum untuk label.
+ *is-present-in-ground-kebenaran* — Benar jika prediksi yang dibuat oleh model hadir di dasar informasi kebenaran yang digunakan untuk pelatihan, jika tidak salah. Nilai ini tidak didasarkan pada apakah skor kepercayaan melebihi ambang minimum yang dihitung oleh model. 
+ *ground-truth-labeling-jobs*— Daftar bidang kebenaran dasar di garis manifes yang digunakan untuk pelatihan.

Untuk informasi tentang format manifes SageMaker AI Ground Truth, lihat [Output](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-data-output.html). 

Berikut ini adalah contoh pengujian snapshot manifes yang menunjukkan metrik untuk klasifikasi gambar dan deteksi objek.

```
// For image classification
{
  "source-ref": "s3://amzn-s3-demo-bucket/dataset/beckham.jpeg",
  "rekognition-custom-labels-training-0": 1,
  "rekognition-custom-labels-training-0-metadata": {
    "confidence": 1.0,
    "job-name": "rekognition-custom-labels-training-job",
    "class-name": "Football",
    "human-annotated": "yes",
    "creation-date": "2019-09-06T00:07:25.488243",
    "type": "groundtruth/image-classification"
  },
  "rekognition-custom-labels-evaluation-0": 1,
  "rekognition-custom-labels-evaluation-0-metadata": {
    "confidence": 0.95,
    "job-name": "rekognition-custom-labels-evaluation-job",
    "class-name": "Football",
    "human-annotated": "no",
    "creation-date": "2019-09-06T00:07:25.488243",
    "type": "groundtruth/image-classification",
    "rekognition-custom-labels-evaluation-details": {
      "version": 1,
      "ground-truth-labelling-jobs": ["rekognition-custom-labels-training-job"],
      "is-true-positive": true,
      "is-true-negative": false,
      "is-false-positive": false,
      "is-false-negative": false,
      "is-present-in-ground-truth": true
    }
  }
}


// For object detection
{
  "source-ref": "s3://amzn-s3-demo-bucket/dataset/beckham.jpeg",
  "rekognition-custom-labels-training-0": {
    "annotations": [
      {
        "class_id": 0,
        "width": 39,
        "top": 409,
        "height": 63,
        "left": 712
      },
      ...
    ],
    "image_size": [
      {
        "width": 1024,
        "depth": 3,
        "height": 768
      }
    ]
  },
  "rekognition-custom-labels-training-0-metadata": {
    "job-name": "rekognition-custom-labels-training-job",
    "class-map": {
      "0": "Cap",
      ...
    },
    "human-annotated": "yes",
    "objects": [
      {
        "confidence": 1.0
      },
      ...
    ],
    "creation-date": "2019-10-21T22:02:18.432644",
    "type": "groundtruth/object-detection"
  },
  "rekognition-custom-labels-evaluation": {
    "annotations": [
      {
        "class_id": 0,
        "width": 39,
        "top": 409,
        "height": 63,
        "left": 712
      },
      ...
    ],
    "image_size": [
      {
        "width": 1024,
        "depth": 3,
        "height": 768
      }
    ]
  },
  "rekognition-custom-labels-evaluation-metadata": {
    "confidence": 0.95,
    "job-name": "rekognition-custom-labels-evaluation-job",
    "class-map": {
      "0": "Cap",
      ...
    },
    "human-annotated": "no",
    "objects": [
      {
        "confidence": 0.95,
        "rekognition-custom-labels-evaluation-details": {
          "version": 1,
          "ground-truth-labelling-jobs": ["rekognition-custom-labels-training-job"],
          "is-true-positive": true,
          "is-true-negative": false,
          "is-false-positive": false,
          "is-false-negative": false,
          "is-present-in-ground-truth": true
        }
      },
      ...
    ],
    "creation-date": "2019-10-21T22:02:18.432644",
    "type": "groundtruth/object-detection"
  }
}
```