Trainingsprä - Amazon Forecast

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Trainingsprä

Ein Prädiktor ist ein Amazon Forecast-Modell, das anhand Ihrer Zielzeitreihen, zugehörigen Zeitreihen, Elementmetadaten und aller zusätzlichen Datensätze, die Sie einbeziehen, trainiert wird. Sie können Prädiktoren verwenden, um Prognosen basierend auf Ihren Zeitreihendaten zu erstellen.

Standardmäßig erstellt Amazon Forecast eine AutoPredictor, wobei Forecast die optimale Kombination von Algorithmen auf jede Zeitreihe in Ihren Datensätzen anwendet.

Erstellen eines Prädiktors

Amazon Forecast benötigt die folgenden Eingaben zum Trainieren eines Prädiktors:

  • Datensatz-Gruppe— Eine Datensatzgruppe, die einen Ziel-Zeitreihen-Datensatz enthalten muss. Der Zielzeitreihendatensatz enthält das Zielattribut (item_id) und timestamp-Attribut sowie beliebige Dimensionen. Verwandte Zeitreihen- und Elementmetadaten sind optional. Weitere Informationen finden Sie unter Importieren von Datensätzen.

  • Forecast— Die Granularität Ihrer Prognosen (stündlich, täglich, wöchentlich usw.). Mit Amazon Forecast können Sie die genaue Granularität Ihrer Prognosen bestimmen, wenn Sie die Häufigkeitseinheit und den Wert angeben. Es sind nur ganzzahlige Werte zulässig

    Frequenzeinheit Zulässige Werte
    Min 1-59
    Stundensatz 1-23
    Täglich 1-6
    Wöchentlich 1-4
    Monatlich 1-11
    jährlich 1

    Wenn Sie beispielsweise Prognosen für jede zweite Woche wünschen, ist Ihre Frequenzeinheit wöchentlich und der Wert ist 2. Oder, wenn Sie vierteljährliche Prognosen wünschen, ist Ihre Frequenzeinheit monatlich und der Wert ist 3.

    Wenn Ihre Daten mit einer größeren Häufigkeit als der Prognosefrequenz erfasst werden, werden sie mit der Prognosefrequenz aggregiert. Dazu gehören die nachfolgenden Zeitreihen und zugehörige Zeitreihendaten. Weitere Informationen zur Aggregation finden Sie unterDatenaggregation für verschiedene Prognosefrequenzen.

  • Forecast— Die Anzahl der vorausgesagten Zeitschritte.

Sie können auch Werte für die folgenden optionalen Eingaben festlegen:

  • Zeitgrenze— Die Zeitgrenze, die Forecast verwendet, um Ihre Daten zu aggregieren und Prognosen zu generieren, die an der von Ihnen angegebenen Prognosefrequenz Weitere Informationen zur Aggregation finden Sie unterDatenaggregation für verschiedene Prognosefrequenzen. Informationen zum Festlegen einer Zeitbegrenzung finden Sie unterZeitgrenzen.

  • Forecast— Dimensionen sind optionale Attribute in Ihrem Zielzeitreihen-Dataset, die in Kombination mit dem Zielwert verwendet werden können (item_id), um separate Zeitreihen zu erstellen.

  • Forecast— Die Quantile, die zur Auswertung Ihres Prädiktors verwendet werden.

  • Optimierungsmethode— Die zur Optimierung Ihres Prädiktors verwendete Genauigkeitsmetrik.

  • Zusätzliche— Integrierte Amazon Forecast-Datensätze wie der Wetterindex und Feiertage.

Sie können einen Prädiktor mit dem Software Development Kit (SDK) oder der Amazon Forecast-Konsole erstellen.

Console

So erstellen Sie einen Prädiktor

  1. Melden Sie sich bei derAWS Management Consoleund öffnen Sie die Amazon Forecast Konsole unterhttps://console.aws.amazon.com/forecast/.

  2. AusDatensatz-Gruppen, wählen Sie Ihre Datensatzgruppe aus.

  3. Wählen Sie im Navigationsbereich ausPrädiktoren.

  4. WählenNeuen Prädiktor trainieren.

  5. Geben Sie Werte für die folgenden Pflichtfelder an:

    • Name- ein eindeutiger Prädiktorname.

    • Forecast- die Granularität Ihrer Prognosen.

    • Forecast- Die Anzahl der vorauszusagenden Zeitschritte.

  6. Wählen Sie Starten.

Informationen zu zusätzlichen Datensätzen finden Sie unter Wetter-IndexundFeiertagsfunktion. Weitere Informationen über das Anpassen von Forecast und Optimierungsmetriken finden Sie unterBewerten der Prädiktorgenauigkeit.

AWS CLI

So erstellen Sie einen Auto-Prädiktor mitAWS CLI,create-auto-predictorbefehlen. Der folgende Code erstellt einen auto Prädiktor, der Vorhersagen für 14 Tage in der future trifft.

Geben Sie einen Namen für den Prädiktor und den Amazon-Ressourcenname (ARN) der Datensatgruppe zur Verfügung, die Ihre Trainingsdaten enthält. Ändern Sie optional den Prognosehorizont und die Prognosefrequenz Fügen Sie optional beliebige Tags für den Prädiktor hinzu. Weitere Informationen finden Sie unterTagging Amazon Forecast-Ressourcen.

Informationen zu erforderlichen und optionalen Parametern finden Sie unterCreateAutoPredictor.

aws forecast create-auto-predictor \ --predictor-name predictor_name \ --data-config DatasetGroupArn="arn:aws:forecast:region:account:dataset-group/datasetGroupName" \ --forecast-horizon 14 \ --forecast-frequency D \ --tags Key=key1,Value=value1 Key=key2,Value=value2

Weitere Informationen über das Anpassen von Forecast und Optimierungsmetriken finden Sie unterBewerten der PrädiktorgenauigkeitDer Wetterindex und die zusätzlichen Datensätze für Feiertage sind innerhalb derDataConfigDatentypen. Informationen zu zusätzlichen Datensätzen finden Sie unter Wetter-IndexundFeiertagsfunktion.

Python

Um einen Auto-Prädiktor mit dem SDK for Python (Boto3) zu erstellen Sie einen Auto-Prädiktorcreate_auto_predictor-Methode. Der folgende Code erstellt einen auto Prädiktor, der Vorhersagen für 14 Tage in der future trifft.

Geben Sie einen Namen für den Prädiktor und den Amazon-Ressourcenname (ARN) der Datensatgruppe zur Verfügung, die Ihre Trainingsdaten enthält. Ändern Sie optional den Prognosehorizont und die Prognosefrequenz Fügen Sie optional beliebige Tags für den Prädiktor hinzu. Weitere Informationen finden Sie unterTagging Amazon Forecast-Ressourcen.

Informationen zu erforderlichen und optionalen Parametern finden Sie unterCreateAutoPredictor.

import boto3 forecast = boto3.client('forecast') create_predictor_response = forecast.create_auto_predictor( PredictorName = 'predictor_name', ForecastHorizon = 14, ForecastFrequency = 'D', DataConfig = { "DatasetGroupArn": "arn:aws:forecast:region:account:dataset-group/datasetGroupName" }, Tags = [ { "Key": "key1", "Value": "value1" }, { "Key": "key2", "Value": "value2" } ] ) print(create_predictor_response['PredictorArn'])

Weitere Informationen über das Anpassen von Forecast und Optimierungsmetriken finden Sie unterBewerten der PrädiktorgenauigkeitDer Wetterindex und die zusätzlichen Datensätze für Feiertage sind innerhalb derDataConfigDatentypen. Informationen zu zusätzlichen Datensätzen finden Sie unter Wetter-IndexundFeiertagsfunktion.

Upgrade auf AutoPredictor

Python-Notebooks

Für ein step-by-step Leitfaden zum Upgrade von Prädiktoren auf AutoPredictor, sieheUpgrade eines Prädiktors auf AutoPredictor.

Mit AutoML oder manueller Auswahl erstellte Prädiktoren (CreatePredictor) kann aufgerüstet werden zu einem AutoPredictor. Upgrade eines vorhandenen auf AutoPredictor überträgt alle relevanten Einstellungen der Prädiktorkonfiguration.

Nach dem AutoPredictorbleibt der ursprüngliche Prädiktor aktiv und der aktualisierte Prädiktor verfügt über einen separaten Prädiktor-ARN. Auf diese Weise können Sie Genauigkeitsmetriken zwischen den beiden Prädiktoren vergleichen, und Sie können weiterhin Prognosen mit dem ursprünglichen Prädiktor erstellen.

Sie können einen Prädiktor mithilfe des Software Development Kit (SDK) oder der Amazon Forecast-Konsole aktualisieren.

Console

So upgraden Sie einen Prädiktor

  1. Melden Sie sich bei derAWS Management Consoleund öffnen Sie die Amazon Forecast Konsole unterhttps://console.aws.amazon.com/forecast/.

  2. Wählen Sie im Navigationsbereich ausPrädiktoren.

  3. Wählen Sie den zu aktualisierenden Prädiktor und wählen SieUpgrade.

  4. Legen Sie einen eindeutigen Namen für den aktuden Prädiktor ein.

  5. WählenUpden auf AutoPredictor.

CLI

So aktualisieren Sie einen Prädiktor mit demAWS CLI,create-auto-predictorMethode, aber spezifizierennurder Prädiktorname und der Wert vonreference-predictor-arn(der ARN des Prädiktors, den Sie aktualisieren möchten).

aws forecast create-auto-predictor \ --predictor-name predictor_name \ --reference-predictor-arn arn:aws:forecast:region:account:predictor/predictorName
Python

Um einen Prädiktor mit dem SDK for Python (Boto3) zu upgraden Sie einen Prädiktor mit demcreate_auto_predictorMethode, aber spezifizierennurder Prädiktorname und der Wert vonReferencePredictorArn(der ARN des Prädiktors, den Sie aktualisieren möchten).

import boto3 forecast = boto3.client('forecast') create_predictor_response = forecast.create_auto_predictor( PredictorName = 'predictor_name', ReferencePredictorArn = 'arn:aws:forecast:region:account:predictor/predictorName' ) print(create_predictor_response['PredictorArn'])

Verwendung von Datensätzen

Amazon Forecast kann bei der Erstellung Ihres Prädiktors den Wetterindex und Feiertage einbeziehen. Der Wetterindex nimmt meteorologische Informationen in Ihr Modell auf und Feiertage enthält Informationen zu nationalen Feiertagen.

Der Wetterindex erfordert ein „Geolocation“ -Attribut in Ihrem Zielzeitreihen-Dataset und Informationen zu Zeitzonen für Ihre Zeitstempel. Weitere Informationen finden Sie unter Wetter-Index.

Feiertage beinhalten Urlaubsinformationen zu 66 Ländern. Weitere Informationen finden Sie unter Feiertagsfunktion.

Arbeiten mit älteren Prädiktoren

Anmerkung

So aktualisieren Sie einen vorhandenen Prädiktor auf AutoPredictor, sieheUpgrade auf AutoPredictor

AutoPredictor ist die standardmäßige und bevorzugte Methode zum Erstellen eines Prädiktors mit Amazon Forecast. AutoPredictor erstellt Prädiktoren, indem die optimale Kombination von Algorithmen für jede Zeitreihe in Ihrem Datensatz angewendet wird.

Prädiktoren erstellt mit AutoPredictor sind im Allgemeinen genauer als Prädiktoren, die mit AutoML oder manueller Auswahl erstellt wurden. Die Funktionen Prognoseerklärbarkeit und Umschulung von Prädiktoren sind nur für Prädiktoren verfügbar, die mit AutoPredictor.

Amazon Forecast:

  1. AutoML- Forecast findet den Algorithmus mit der besten Leistung und wendet ihn auf Ihren gesamten Datensatz an.

  2. Manuelle Auswahl- Wählen Sie manuell einen einzelnen Algorithmus, der auf Ihren gesamten Datensatz angewendet wird.

Möglicherweise können Sie mit dem Software Development Kit (SDK) einen Legacy-Prädiktor erstellen.

SDK

So verwenden Sie AutoML

Verwendung derCreatePredictorOperation, setze den Wert vonPerformAutoMLzu"true".

{ ... "PerformAutoML": "true", }

Wenn Sie AutoML verwenden, können Sie keinen Wert für Folgendes festlegen CreatePredictor-Parameter:AlgorithmArn,HPOConfig,TrainingParameters.