Não estamos mais atualizando o serviço Amazon Machine Learning nem aceitando novos usuários para ele. Essa documentação está disponível para usuários existentes, mas não estamos mais atualizando-a. Para obter mais informações, consulte [O que é o Amazon Machine Learning](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html).

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# Revisar métricas de previsão em lote
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Depois que o Amazon Machine Learning (Amazon ML) cria uma previsão em lotes, ele fornece duas métricas: `Records seen` e `Records failed to process`. `Records seen` mostra quantos registros o Amazon ML examinou quando executou a previsão em lotes. `Records failed to process` mostra quantos registros o Amazon ML não pôde processar.

Para permitir que o Amazon ML processe os registros com falhas, verifique a formatação dos registros nos dados usados para criar a fonte de dados e verifique se todos os atributos necessários estão presentes e todos os dados estão corretos. Depois de corrigir os dados, você pode recriar a previsão em lotes ou criar uma nova fonte de dados com os registros com falha e, em seguida, criar uma nova previsão em lote usando a nova fonte de dados.

## Revisar métricas de previsão em lote (console)
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Para ver as métricas no console do Amazon ML, abra a página **Resumo da previsão em lote** e examine a seção **Informações processadas**.

## Revisar métricas e detalhes de previsão em lote (API)
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Você pode usar o Amazon ML APIs para recuperar detalhes sobre `BatchPrediction` objetos, incluindo as métricas de registro. O Amazon ML oferece as seguintes chamadas de API de previsões em lote:
+ `CreateBatchPrediction`
+ `UpdateBatchPrediction`
+ `DeleteBatchPrediction`
+ `GetBatchPrediction`
+ `DescribeBatchPredictions`

Para obter mais informações, consulte a [Referência da API do Amazon ML](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/APIReference/).