CreatePredictor

Anmerkung

Durch diesen Vorgang wird ein älterer Prädiktor erstellt, der nicht alle von Amazon Forecast bereitgestellten Prädiktorfunktionen enthält. Um einen Prädiktor zu erstellen, der mit allen Aspekten von Forecast kompatibel ist, verwenden SieCreateAutoPredictor.

Erstellt einen Amazon Forecast-Prädiktor.

Geben Sie in der Anfrage eine Datensatzgruppe an und geben Sie entweder einen Algorithmus an oder lassen Sie Amazon Forecast mithilfe von AutoML einen Algorithmus für Sie auswählen. Wenn Sie einen Algorithmus angeben, können Sie auch algorithmusspezifische Hyperparameter überschreiben.

Amazon Forecast verwendet den Algorithmus, um einen Prädiktor anhand der neuesten Version der Datensätze in der angegebenen Datensatzgruppe zu trainieren. Anschließend können Sie mithilfe der Operation eine Prognose generieren. CreateForecast

Verwenden Sie zum Anzeigen der Auswertungsmetriken die Operation GetAccuracyMetrics.

Sie können eine Featurekonfiguration angeben, um die Datenfelder im TARGET_TIME_SERIES Datensatz zu füllen und zu aggregieren, um das Modelltraining zu verbessern. Weitere Informationen finden Sie unter FeaturizationConfig.

CreatePredictorÜberprüft bei RELATED_TIME_SERIES-Datensätzen, ob der bei der Erstellung des Datensatzes angegebene Wert mit dem DataFrequency übereinstimmt. ForecastFrequency Für TARGET_TIME_SERIES-Datensätze gilt diese Einschränkung nicht. Amazon Forecast überprüft auch das Trennzeichen und das Zeitstempelformat. Weitere Informationen finden Sie unter Datensätze importieren.

Standardmäßig werden Prädiktoren mit den Quantilen 0,1 (P10), 0,5 (P50) und 0,9 (P90) trainiert und bewertet. Sie können benutzerdefinierte Prognosetypen auswählen, um Ihren Prädiktor zu trainieren und auszuwerten, indem Sie den festlegen. ForecastTypes

AutoML

Wenn Sie möchten, dass Amazon Forecast jeden Algorithmus auswertet und den Algorithmus auswählt, der den minimiertobjective function, stellen Sie PerformAutoML auf true ein. Der objective function ist definiert als der Mittelwert der gewichteten Verluste im Vergleich zu den Prognosetypen. Standardmäßig sind dies die Quantilverluste p10, p50 und p90. Weitere Informationen finden Sie unter EvaluationResult.

Wenn AutoML aktiviert ist, sind die folgenden Eigenschaften nicht zulässig:

• AlgorithmArn

• HPOConfig

• PerformHPO

• TrainingParameters

Verwenden Sie die Operation, um eine Liste all Ihrer Prädiktoren zu erhalten. ListPredictors

Anmerkung

Bevor Sie den Prädiktor verwenden können, um eine Prognose zu erstellen, muss der Wert Status des Prädiktors erfüllt seinACTIVE, was bedeutet, dass das Training abgeschlossen ist. Verwenden Sie die Operation, um den Status abzurufen. DescribePredictor

Anforderungssyntax

{
   "AlgorithmArn": "string",
   "AutoMLOverrideStrategy": "string",
   "EncryptionConfig": { 
      "KMSKeyArn": "string",
      "RoleArn": "string"
   },
   "EvaluationParameters": { 
      "BackTestWindowOffset": number,
      "NumberOfBacktestWindows": number
   },
   "FeaturizationConfig": { 
      "Featurizations": [ 
         { 
            "AttributeName": "string",
            "FeaturizationPipeline": [ 
               { 
                  "FeaturizationMethodName": "string",
                  "FeaturizationMethodParameters": { 
                     "string" : "string" 
                  }
               }
            ]
         }
      ],
      "ForecastDimensions": [ "string" ],
      "ForecastFrequency": "string"
   },
   "ForecastHorizon": number,
   "ForecastTypes": [ "string" ],
   "HPOConfig": { 
      "ParameterRanges": { 
         "CategoricalParameterRanges": [ 
            { 
               "Name": "string",
               "Values": [ "string" ]
            }
         ],
         "ContinuousParameterRanges": [ 
            { 
               "MaxValue": number,
               "MinValue": number,
               "Name": "string",
               "ScalingType": "string"
            }
         ],
         "IntegerParameterRanges": [ 
            { 
               "MaxValue": number,
               "MinValue": number,
               "Name": "string",
               "ScalingType": "string"
            }
         ]
      }
   },
   "InputDataConfig": { 
      "DatasetGroupArn": "string",
      "SupplementaryFeatures": [ 
         { 
            "Name": "string",
            "Value": "string"
         }
      ]
   },
   "OptimizationMetric": "string",
   "PerformAutoML": boolean,
   "PerformHPO": boolean,
   "PredictorName": "string",
   "Tags": [ 
      { 
         "Key": "string",
         "Value": "string"
      }
   ],
   "TrainingParameters": { 
      "string" : "string" 
   }
}

Anforderungsparameter

Die Anforderung akzeptiert die folgenden Daten im JSON-Format.

AlgorithmArn

Der Amazon-Ressourcenname (ARN) des Algorithmus, der für das Modelltraining verwendet werden soll. Erforderlich, wenn er nicht auf gesetzt PerformAutoML isttrue.

Unterstützte Algorithmen:

• arn:aws:forecast:::algorithm/ARIMA

• arn:aws:forecast:::algorithm/CNN-QR

• arn:aws:forecast:::algorithm/Deep_AR_Plus

• arn:aws:forecast:::algorithm/ETS

• arn:aws:forecast:::algorithm/NPTS

• arn:aws:forecast:::algorithm/Prophet

Typ: Zeichenfolge

Längenbeschränkungen: Maximale Länge beträgt 256 Zeichen.

Pattern: arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+

Erforderlich: Nein

AutoMLOverrideStrategy

Anmerkung

Die LatencyOptimized AutoML-Override-Strategie ist nur in der privaten Betaversion verfügbar. Wenden Sie sich an den AWS Support oder Ihren Account Manager, um mehr über Zugriffsrechte zu erfahren.

Wird verwendet, um die standardmäßige AutoML-Strategie zu überschreiben, die darin besteht, die Genauigkeit der Prädiktoren zu optimieren. Um eine AutoML-Strategie anzuwenden, die die Trainingszeit minimiert, verwenden Sie. LatencyOptimized

Dieser Parameter ist nur für Prädiktoren gültig, die mit AutoML trainiert wurden.

Typ: Zeichenfolge

Zulässige Werte: LatencyOptimized | AccuracyOptimized

Erforderlich: Nein

EncryptionConfig

Ein AWS Key Management Service (KMS-) Schlüssel und die AWS Identity and Access Management (IAM) -Rolle, die Amazon Forecast für den Zugriff auf den Schlüssel übernehmen kann.

Typ: EncryptionConfig Objekt

Erforderlich: Nein

EvaluationParameters

Wird verwendet, um die Standard-Evaluierungsparameter des angegebenen Algorithmus zu überschreiben. Amazon Forecast bewertet einen Prädiktor, indem es einen Datensatz in Trainingsdaten und Testdaten aufteilt. Die Bewertungsparameter definieren, wie die Aufteilung durchgeführt wird und wie viele Iterationen durchgeführt werden.

Typ: EvaluationParameters Objekt

Erforderlich: Nein

FeaturizationConfig

Die Konfiguration der Funktionen.

Typ: FeaturizationConfig Objekt

Erforderlich: Ja

ForecastHorizon

Gibt die Anzahl der Zeitschritte an, für deren Vorhersage das Modell trainiert wurde. Der Prognosehorizont wird auch als Prognoselänge bezeichnet.

Wenn Sie beispielsweise einen Datensatz für die tägliche Datenerfassung konfigurieren (mithilfe des DataFrequency Parameters der CreateDataset Operation) und den Prognosehorizont auf 10 festlegen, gibt das Modell Prognosen für 10 Tage zurück.

Der maximale Prognosehorizont ist der kleinere von 500 Zeitschritten oder 1/3 der Länge des TARGET_TIME_SERIES-Datensatzes.

Typ: Ganzzahl

Erforderlich: Ja

ForecastTypes

Gibt die Prognosetypen an, die zum Trainieren eines Prädiktors verwendet werden. Sie können bis zu fünf Prognosetypen angeben. Bei den Prognosetypen kann es sich um Quantile von 0,01 bis 0,99 handeln, und zwar in Schritten von 0,01 oder höher. Sie können die durchschnittliche Prognose auch mit angebenmean.

Der Standardwert ist ["0.10", "0.50", "0.9"].

Typ: Zeichenfolgen-Array

Array-Mitglieder: Die Mindestanzahl beträgt 1 Element. Die maximale Anzahl beträgt 50 Elemente.

Längenbeschränkungen: Mindestlänge von 2. Maximale Länge beträgt 4 Zeichen.

Pattern: (^0?\.\d\d?$|^mean$)

Erforderlich: Nein

HPOConfig

Stellt Hyperparameter-Override-Werte für den Algorithmus bereit. Wenn Sie diesen Parameter nicht angeben, verwendet Amazon Forecast Standardwerte. Die einzelnen Algorithmen spezifizieren, welche Hyperparameter die Hyperparameter-Optimierung (HPO) unterstützen. Weitere Informationen finden Sie unter Amazon-Forecast-Algorithmen.

Wenn Sie das HPOConfig Objekt eingeschlossen haben, müssen Sie es auf true setzenPerformHPO.

Typ: HyperParameterTuningJobConfig Objekt

Erforderlich: Nein

InputDataConfig

Beschreibt die Datensatzgruppe, die die Daten enthält, die zum Trainieren des Prädiktors verwendet werden sollen.

Typ: InputDataConfig Objekt

Erforderlich: Ja

OptimizationMetric

Die Genauigkeitsmetrik, die zur Optimierung des Prädiktors verwendet wird. Der Standardwert ist AverageWeightedQuantileLoss.

Typ: Zeichenfolge

Zulässige Werte: WAPE | RMSE | AverageWeightedQuantileLoss | MASE | MAPE

Erforderlich: Nein

PerformAutoML

Ob AutoML ausgeführt werden soll. Wenn Amazon Forecast AutoML ausführt, bewertet es die bereitgestellten Algorithmen und wählt den besten Algorithmus und die beste Konfiguration für Ihren Trainingsdatensatz aus.

Der Standardwert ist false. In diesem Fall müssen Sie einen Algorithmus angeben.

Stellen PerformAutoML Sie eintrue, dass Amazon Forecast AutoML ausführt. Dies ist eine gute Option, wenn Sie sich nicht sicher sind, welcher Algorithmus für Ihre Trainingsdaten geeignet ist. In diesem Fall PerformHPO muss es falsch sein.

Typ: Boolesch

Erforderlich: Nein

PerformHPO

Ob eine Hyperparameter-Optimierung (HPO) durchgeführt werden soll. HPO findet optimale Hyperparameterwerte für Ihre Trainingsdaten. Der Vorgang der Ausführung von HPO wird als Ausführung eines Hyperparameter-Tuning-Jobs bezeichnet.

Der Standardwert ist false. In diesem Fall verwendet Amazon Forecast standardmäßige Hyperparameterwerte aus dem ausgewählten Algorithmus.

Um die Standardwerte zu überschreiben, setzen Sie PerformHPO auf true und geben Sie das HyperParameterTuningJobConfig Objekt optional an. Der Optimierungsauftrag gibt eine Metrik zur Optimierung an, welche Hyperparameter an der Optimierung beteiligt sind und welchen Bereich für jeden einstellbaren Hyperparameter gültig ist. In diesem Fall müssen Sie einen Algorithmus angeben und PerformAutoML den Wert False angeben.

Die folgenden Algorithmen unterstützen HPO:

• DeepAR+

• CNN-QR

Typ: Boolesch

Erforderlich: Nein

PredictorName

Ein Name für den Prädiktor.

Typ: Zeichenfolge

Längenbeschränkungen: Minimale Länge beträgt 1 Zeichen. Maximale Länge beträgt 63 Zeichen.

Pattern: ^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]*

Erforderlich: Ja

Tags

Die optionalen Metadaten, die Sie auf den Prädiktor anwenden, um sie zu kategorisieren und zu organisieren. Jeder Tag (Markierung) besteht aus einem Schlüssel und einem optionalen Wert, beides können Sie bestimmen.

Die folgenden grundlegenden Einschränkungen gelten für Tags (Markierungen):

• Maximale Anzahl von Tags pro Ressource: 50.

• Jeder Tag (Markierung) muss für jede Ressource eindeutig sein. Jeder Tag (Markierung) kann nur einen Wert haben.

• Maximale Schlüssellänge: 128 Unicode-Zeichen in UTF-8.

• Maximale Wertlänge — 256 Unicode-Zeichen in UTF-8.

• Wenn Ihr Markierungsschema für mehrere -Services und -Ressourcen verwendet wird, denken Sie daran, dass andere Services möglicherweise Einschränkungen für zulässige Zeichen haben. Allgemein erlaubte Zeichen sind: Buchstaben, Zahlen und Leerzeichen, die in UTF-8 darstellbar sind, und die folgenden Sonderzeichen: + - = . _ : / @.

• Bei Tag-Schlüsseln und -Werten muss die Groß- und Kleinschreibung beachtet werden.

• Verwenden Sie nichtaws:,AWS:, oder eine Kombination von Groß- oder Kleinbuchstaben, wie z. B. ein Präfix, für Schlüssel, da es für die Verwendung reserviert ist. AWS Sie können Tag-Schlüssel mit diesem Präfix nicht bearbeiten oder löschen. Werte können dieses Präfix haben. Wenn ein Tag-Wert ein Präfix hataws, der Schlüssel jedoch nicht, betrachtet Forecast ihn als Benutzertag und wird auf das Limit von 50 Tags angerechnet. Tags, die nur das key prefix von enthalten, werden aws nicht auf Ihre Stichwörter pro Ressourcenlimit angerechnet.

Typ: Array von Tag-Objekten

Array-Mitglieder: Die Mindestanzahl beträgt 0 Elemente. Die maximale Anzahl beträgt 200 Elemente.

Erforderlich: Nein

TrainingParameters

Die Hyperparameter, die für das Modelltraining außer Kraft gesetzt werden müssen. Die Hyperparameter, die Sie überschreiben können, sind in den einzelnen Algorithmen aufgeführt. Eine Liste der unterstützten Algorithmen finden Sie unterAmazon-Forecast-Algorithmen.

Typ: Abbildung einer Zeichenfolge auf eine Zeichenfolge

Karteneinträge: Mindestanzahl von 0 Elementen. Die maximale Anzahl beträgt 100 Elemente.

Einschränkungen der Schlüssellänge: Die maximale Länge beträgt 256.

Schlüssel-Muster: ^[a-zA-Z0-9\-\_\.\/\[\]\,\\]+$

Längenbeschränkungen für Werte: Maximale Länge von 256.

Wertemuster: ^[a-zA-Z0-9\-\_\.\/\[\]\,\"\\\s]+$

Erforderlich: Nein

Antwortsyntax

{
   "PredictorArn": "string"
}

Antwortelemente

Wenn die Aktion erfolgreich ist, sendet der Service eine HTTP 200-Antwort zurück.

Die folgenden Daten werden vom Service im JSON-Format zurückgegeben.

PredictorArn

Der Amazon-Ressourcenname (ARN) des Prädiktors.

Typ: Zeichenfolge

Längenbeschränkungen: Maximale Länge beträgt 256 Zeichen.

Pattern: arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+

Fehler

InvalidInputException

Wir können die Anfrage nicht bearbeiten, da sie einen ungültigen Wert oder einen Wert enthält, der den gültigen Bereich überschreitet.

HTTP Status Code: 400

LimitExceededException

Das Limit für die Anzahl der Ressourcen pro Konto wurde überschritten.

HTTP Status Code: 400

ResourceAlreadyExistsException

Es gibt bereits eine Ressource mit diesem Namen. Versuchen Sie es erneut mit einem anderen Namen.

HTTP Status Code: 400

ResourceInUseException

Die angegebene Ressource wird verwendet.

HTTP Status Code: 400

ResourceNotFoundException

Wir können keine Ressource mit diesem Amazon-Ressourcennamen (ARN) finden. Überprüfen Sie den ARN und versuchen Sie es erneut.

HTTP Status Code: 400

Weitere Informationen finden Sie unter:

Weitere Informationen zur Verwendung dieser API in einem der sprachspezifischen AWS SDKs finden Sie im Folgenden:

• AWS -Befehlszeilenschnittstelle

• AWS SDK for .NET

• AWS SDK for C++

• AWS SDK for Go v2

• AWS SDK for Java V2

• AWS SDK für JavaScript V3

• AWS SDK for PHP V3

• AWS SDK für Python

• AWS SDK for Ruby V3