FeaturizationConfig

Anmerkung

Dieses Objekt gehört zur CreatePredictor Operation. Wenn Sie Ihren Prädiktor mit erstellt habenCreateAutoPredictor, finden Sie weitere Informationen unterAttributeConfig.

In einer CreatePredictor Operation trainiert der angegebene Algorithmus ein Modell unter Verwendung der angegebenen Datensatzgruppe. Sie können die Operation optional anweisen, Datenfelder vor dem Training eines Modells zu ändern. Diese Änderungen werden als Featurization bezeichnet.

Sie definieren die Featurisierung anhand des Objekts. FeaturizationConfig Sie geben eine Reihe von Transformationen an, eine für jedes Feld, das Sie mit Features versehen möchten. Anschließend nehmen Sie das FeaturizationConfig Objekt in Ihre Anfrage auf. CreatePredictor Amazon Forecast wendet die Funktionen vor dem Modelltraining auf die RELATED_TIME_SERIES Datensätze TARGET_TIME_SERIES und an.

Sie können mehrere Featureization-Konfigurationen erstellen. Sie können den CreatePredictor Vorgang beispielsweise zweimal aufrufen, indem Sie unterschiedliche Featureizing-Konfigurationen angeben.

Inhalt

ForecastFrequency

Die Häufigkeit von Prognosen in einer Prognose.

Gültige Intervalle sind eine Ganzzahl, gefolgt von Y (Jahr), M (Monat), W (Woche), D (Tag), H (Stunde) und min (Minute). Beispielsweise steht „D“ für jeden Tag und „15min“ für alle 15 Minuten. Sie können keinen Wert angeben, der sich mit der nächsthöheren Häufigkeit überlappen würde. Das bedeutet, dass Sie beispielsweise keine Häufigkeit von 60 Minuten angeben können, da dies einer Stunde entspricht. Die folgenden Werte sind gültige Werte für die Häufigkeit:

• Minute (1–59)

• Stunde (1–23)

• Tag (1–6)

• Woche (1–4)

• Monat (1–11)

• Jahr (1)

Wenn Sie also Vorhersagen für jede zweite Woche wünschen, geben Sie „2W“ an. Oder, wenn Sie vierteljährliche Vorhersagen wünschen, geben Sie „3M“ an.

Die Häufigkeit muss größer oder gleich der Häufigkeit des TARGET_TIME_SERIES-Datensatzes sein.

Wenn ein RELATED_TIME_SERIES-Datensatz bereitgestellt wird, muss die Häufigkeit der Häufigkeit des TARGET_TIME_SERIES-Datensatzes entsprechen.

Typ: Zeichenfolge

Längenbeschränkungen: Minimale Länge beträgt 1 Zeichen. Die maximale Länge beträgt 5.

Pattern: ^Y|M|W|D|H|30min|15min|10min|5min|1min$

Erforderlich: Ja

Featurizations

Eine Reihe von Merkmalsinformationen (Transformationsinformationen) für die Felder eines Datensatzes.

Typ: Array von Featurization-Objekten

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

Erforderlich: Nein

ForecastDimensions

Eine Reihe von Dimensionsnamen (Feldnamen), die angeben, wie die generierte Prognose gruppiert werden soll.

Nehmen wir beispielsweise an, Sie erstellen eine Prognose für Artikelverkäufe in all Ihren Filialen und Ihr Datensatz enthält ein store_id Feld. Wenn Sie die Umsatzprognose für jeden Artikel pro Geschäft abrufen möchten, würden Sie dies store_id als Dimension angeben.

Alle im TARGET_TIME_SERIES Datensatz angegebenen Prognosedimensionen müssen in der CreatePredictor Anfrage nicht angegeben werden. Alle im RELATED_TIME_SERIES Datensatz angegebenen Prognosedimensionen müssen in der CreatePredictor Anfrage angegeben werden.

Typ: Zeichenfolgen-Array

Array-Mitglieder: Die Mindestanzahl beträgt 1 Element. Die maximale Anzahl beträgt 10 Elemente.

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

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

Erforderlich: Nein

Weitere Informationen finden Sie unter:

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

• AWS SDK for C++

• AWS SDK for Java V2

• AWS SDK for Ruby V3