O Amazon Forecast não está mais disponível para novos clientes. Os clientes existentes do Amazon Forecast podem continuar usando o serviço normalmente. [Saiba mais](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/)

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# Visualizar os resultados do monitoramento
<a name="predictor-monitoring-results"></a>

Depois de gerar uma previsão e importar mais dados, você poderá visualizar os resultados do monitoramento do preditor. Você pode ter uma visualização dos resultados com o console Forecast ou pode obter os resultados de forma programática com a operação [ListMonitorEvaluations](API_ListMonitorEvaluations.md). 

 O console Forecast exibe gráficos de resultados para cada [métrica do preditor](metrics.md). Os gráficos incluem como cada métrica mudou ao longo da vida útil do preditor e dos eventos dele, como um novo treinamento. 

 A operação [ListMonitorEvaluations](API_ListMonitorEvaluations.md) gera resultados métricos e eventos preditores para diferentes períodos. 

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#### [ Console ]

**Para ver os resultados do monitoramento do preditor**

1. Faça login Console de gerenciamento da AWS e abra o console do Amazon Forecast em [https://console.aws.amazon.com/forecast/](https://console.aws.amazon.com/forecast/).

1. Na página **Grupos de conjuntos de dados**, escolha seu grupo de conjuntos de dados.

1. No painel de navegação, selecione **Preditores**.

1. Escolha o preditor e escolha a guia **Monitoramento**. 
   +  A seção **Resultados do monitoramento** mostra como as diferentes métricas de precisão mudaram com o passar do tempo. Use a lista suspensa para alterar a métrica que o gráfico monitora.
   + A seção **Histórico de monitoramento** mostra os detalhes dos diferentes eventos rastreados nos resultados.

    Veja um exemplo de um gráfico de como a pontuação `Avg wQL` de um preditor mudou ao longo do tempo. No gráfico, observe que o valor `Avg wQL` está aumentando com o tempo. Esse aumento indica que a precisão do preditor está diminuindo. Use essas informações para determinar se você precisa revalidar o modelo e tomar alguma atitude.  
![\[Graph showing increasing Avg wQL score over time, indicating decreasing predictor accuracy.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/forecast/latest/dg/images/predictor-drift.png)

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

 Para obter resultados de monitoramento com o SDK para Python (Boto3), use o método `list_monitor_evaluations`. Forneça o nome do recurso da Amazon (ARN) do monitor e, opcionalmente, especifique o número máximo de resultados a serem obtidos com o parâmetro `MaxResults`. Opcionalmente, especifique um `Filter` para filtrar os resultados. Você pode filtrar as avaliações por `EvaluationState` um de `SUCCESS` ou`FAILURE`. O seguinte código obtém no máximo 20 avaliações de monitoramento bem-sucedidas. 

```
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)
```

 O seguinte é um exemplo de resposta do 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}
      ]
    }
  ]
}
```

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