Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
ExplainabilityConfig
Die ExplainabilityConfig Datentyp definiert die Anzahl der Zeitreihen und Zeitpunkte, die inCreateExplainabilityaus.
Wenn Sie einen Prädiktor für ARN angebenResourceArn, müssen Sie beides einstellenTimePointGranularityundTimeSeriesGranularityauf „ALL“. Bei der Erstellung der Prädiktorerklärbarkeit berücksichtigt Amazon Forecast alle Zeitreihen und Zeitpunkte.
Wenn Sie eine Prognose anbieten ARN fürResourceArn, können Sie einstellenTimePointGranularityundTimeSeriesGranularityentweder auf „ALL“ oder „Spezifisch“.
Inhalt
- TimePointGranularity
-
Um eine Erklärbarkeit für alle Zeitpunkte in Ihrem Prognosehorizont zu erstellen, verwenden Sie
ALLaus. Um eine Erklärbarkeit für bestimmte Zeitpunkte in Ihrem Prognosehorizont zu erstellen, verwenden SieSPECIFICaus.Geben Sie Zeitpunkte mit
StartDateTimeundEndDateTimeParameter innerhalb desCreateExplainabilityverwenden.Type: String (Zeichenfolge)
Zulässige Werte:
ALL | SPECIFICErforderlich: Ja
- TimeSeriesGranularity
-
Um eine Erklärbarkeit für alle Zeitreihen in Ihren Datensätzen zu erstellen, verwenden Sie
ALLaus. Um eine Erklärbarkeit für bestimmte Zeitreihen in Ihren Datensätzen zu erstellen, verwenden SieSPECIFICaus.Geben Sie Zeitreihen an, indem Sie eine CSV- oder Parkett-Datei in einen Amazon S3 S3-Bucket hochladen und den Speicherort innerhalb derDataDestination-Datentyp.
Type: String (Zeichenfolge)
Zulässige Werte:
ALL | SPECIFICErforderlich: Ja
Weitere Informationen finden Sie unter:
Weitere Informationen zur Verwendung dieser API in einem der sprachspezifischen AWS-SDKs finden Sie unter:
