게시된 날짜: Sep 21, 2021
이제 Amazon Forecast에서 원하는 정확도 지표를 선택하여 선택한 정확도 지표의 예측 변수 훈련을 최적화하도록 AutoML에 지시할 수 있게 되었습니다. 또한 평균 가중 수량 손실(평균 wQL), 평균 절대 백분율 오차(MAPE), 평균 절대 제곱 오차(MASE) 등, 예측 변수를 평가하는 세 가지 정확도 지표를 추가했습니다.
예측을 평가하는 데 전통적으로 사용되었던 비즈니스 운영 및 정확도 지표 중 어떤 것을 사용하는지에 따라, 고객이 예측 변수를 평가하는 데 사용하는 정확도 지표도 달라지는 경우가 많았습니다. 이전에 고객은 선택한 각 분포 점에 대한 가중 수량 손실(WQL) 지표, 가중 절대 백분율 오차(WAPE), 평균 제곱 오차(RMSE)의 세 가지 정확도 지표를 평가하여 예측 변수의 강도를 파악했지만 AutoML이 모델 정확도를 최적화하는 지표를 제어할 수는 없었습니다.
오늘 출시로, 이제 선택한 특정 정확도 지표에 맞게 예측 변수를 최적화하도록 AutoML에 지시할 수 있으며, Forecast가 예측 모델의 강도를 평가할 수 있는 5가지 모델 정확도 지표를 제공하게 되었습니다. 여기에는 선택한 모든 분포 점의 평균 가중 수량 손실(평균 wQL), 가중 절대 백분율 오차(WAPE), 평균 절대 백분율 오차(MAPE), 평균 절대 제곱 오차(MACE), 평균 예측에서 계산된 평균 제곱근 오차(RMSE)가 포함됩니다. 각 지표의 값이 음수가 아니고 작을수록 오차가 작으므로 모델이 더 정확하다는 것을 나타냅니다.
이 기능의 사용을 시작하려면 블로그에서 각 정확도 지표에 대해 자세히 알아보고, 예측 변수 정확도 평가를 참조하세요. 이 기능은 Forecast가 공개적으로 제공되는 모든 리전에서 사용할 수 있습니다. 리전별 가용성에 대한 자세한 내용은 리전 표를 참조하세요.