Amazon Forecast tidak lagi tersedia untuk pelanggan baru. Pelanggan Amazon Forecast yang ada dapat terus menggunakan layanan seperti biasa. Pelajari lebih lanjut”
Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
CreatePredictor
catatan
Operasi ini menciptakan prediktor lama yang tidak menyertakan semua fungsi prediktor yang disediakan oleh Amazon Forecast. Untuk membuat prediktor yang kompatibel dengan semua aspek Forecast, gunakanCreateAutoPredictor.
Membuat prediktor Amazon Forecast.
penting
Amazon Forecast tidak lagi tersedia untuk pelanggan baru. Pelanggan Amazon Forecast yang ada dapat terus menggunakan layanan seperti biasa. Pelajari lebih lanjut”
Dalam permintaan, berikan grup kumpulan data dan tentukan algoritme atau biarkan Amazon Forecast memilih algoritme untuk Anda menggunakan AutoML. Jika Anda menentukan algoritme, Anda juga dapat mengganti hiperparameter khusus algoritme.
Amazon Forecast menggunakan algoritme untuk melatih prediktor menggunakan versi terbaru kumpulan data dalam grup kumpulan data yang ditentukan. Anda kemudian dapat membuat perkiraan menggunakan CreateForecast operasi.
Untuk melihat metrik evaluasi, gunakan GetAccuracyMetrics operasi.
Anda dapat menentukan konfigurasi featurisasi untuk mengisi dan menggabungkan bidang data dalam TARGET_TIME_SERIES
kumpulan data untuk meningkatkan pelatihan model. Untuk informasi selengkapnya, lihat FeaturizationConfig.
Untuk SERIES kumpulan data RELATED TIME _ _, CreatePredictor
verifikasi bahwa yang DataFrequency
ditentukan saat kumpulan data dibuat cocok dengan. ForecastFrequency
TARGET_ TIME _ SERIES kumpulan data tidak memiliki batasan ini. Amazon Forecast juga memverifikasi format pembatas dan stempel waktu. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengimpor Dataset.
Secara default, prediktor dilatih dan dievaluasi pada kuantil 0,1 (P10), 0,5 (P50), dan 0,9 (P90). Anda dapat memilih jenis perkiraan khusus untuk melatih dan mengevaluasi prediktor Anda dengan mengatur. ForecastTypes
AutoML
Jika Anda ingin Amazon Forecast mengevaluasi setiap algoritma dan memilih salah satu yang meminimalkanobjective function
, atur PerformAutoML
ketrue
. objective function
Ini didefinisikan sebagai rata-rata kerugian tertimbang atas jenis perkiraan. Secara default, ini adalah kerugian kuantil p10, p50, dan p90. Untuk informasi selengkapnya, lihat EvaluationResult.
Ketika AutoML diaktifkan, properti berikut tidak diizinkan:
-
AlgorithmArn
-
HPOConfig
-
PerformHPO
-
TrainingParameters
Untuk mendapatkan daftar semua prediktor Anda, gunakan ListPredictors operasi.
catatan
Sebelum Anda dapat menggunakan prediktor untuk membuat ramalan, prediktor harusACTIVE
, menandakan bahwa pelatihan telah selesai. Status
Untuk mendapatkan status, gunakan DescribePredictor operasi.
Sintaksis Permintaan
{
"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
"
}
}
Parameter Permintaan
Permintaan menerima data berikut dalam JSON format.
- AlgorithmArn
-
Amazon Resource Name (ARN) dari algoritma yang akan digunakan untuk pelatihan model. Diperlukan jika
PerformAutoML
tidak disetel ketrue
.Algoritma yang didukung:
-
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
Jenis: String
Batasan Panjang: Panjang maksimum 256.
Pola:
arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+
Wajib: Tidak
-
- AutoMLOverrideStrategy
-
catatan
Strategi penggantian
LatencyOptimized
AutoML hanya tersedia dalam versi beta pribadi. Hubungi AWS Support atau manajer akun Anda untuk mempelajari lebih lanjut tentang hak akses.Digunakan untuk mengesampingkan strategi AutoML default, yaitu untuk mengoptimalkan akurasi prediktor. Untuk menerapkan strategi AutoML yang meminimalkan waktu pelatihan, gunakan.
LatencyOptimized
Parameter ini hanya berlaku untuk prediktor yang dilatih menggunakan AutoML.
Tipe: String
Nilai yang Valid:
LatencyOptimized | AccuracyOptimized
Wajib: Tidak
- EncryptionConfig
-
Kunci AWS Key Management Service (KMS) dan peran AWS Identity and Access Management (IAM) yang dapat diasumsikan oleh Amazon Forecast untuk mengakses kunci tersebut.
Tipe: Objek EncryptionConfig
Wajib: Tidak
- EvaluationParameters
-
Digunakan untuk mengganti parameter evaluasi default dari algoritma yang ditentukan. Amazon Forecast mengevaluasi prediktor dengan membagi kumpulan data menjadi data pelatihan dan data pengujian. Parameter evaluasi menentukan bagaimana melakukan split dan jumlah iterasi.
Tipe: Objek EvaluationParameters
Wajib: Tidak
- FeaturizationConfig
-
Konfigurasi featurisasi.
Tipe: Objek FeaturizationConfig
Wajib: Ya
- ForecastHorizon
-
Menentukan jumlah langkah waktu yang dilatih model untuk diprediksi. Cakrawala ramalan juga disebut panjang prediksi.
Misalnya, jika Anda mengonfigurasi kumpulan data untuk pengumpulan data harian (menggunakan
DataFrequency
parameter CreateDataset operasi) dan mengatur cakrawala perkiraan ke 10, model mengembalikan prediksi selama 10 hari.Cakrawala perkiraan maksimum adalah kurang dari 500 langkah waktu atau 1/3 dari panjang SERIES dataset TARGET _ TIME _.
Jenis: Integer
Wajib: Ya
- ForecastTypes
-
Menentukan jenis perkiraan yang digunakan untuk melatih prediktor. Anda dapat menentukan hingga lima jenis perkiraan. Jenis Forecast dapat berupa kuantil dari 0,01 hingga 0,99, dengan kenaikan 0,01 atau lebih tinggi. Anda juga dapat menentukan perkiraan rata-rata dengan
mean
.Nilai default-nya adalah
["0.10", "0.50", "0.9"]
.Tipe: Array string
Anggota Array: Jumlah minimum 1 item. Jumlah maksimum 20 item.
Kendala Panjang: Panjang minimum 2. Panjang maksimum 4.
Pola:
(^0?\.\d\d?$|^mean$)
Wajib: Tidak
- HPOConfig
-
Memberikan nilai override hyperparameter untuk algoritme. Jika Anda tidak memberikan parameter ini, Amazon Forecast menggunakan nilai default. Algoritma individu menentukan hyperparameters mana yang mendukung optimasi hyperparameter (). HPO Untuk informasi selengkapnya, lihat Algoritma Amazon Forecast.
Jika Anda menyertakan
HPOConfig
objek, Anda harus mengaturPerformHPO
ke true.Tipe: Objek HyperParameterTuningJobConfig
Wajib: Tidak
- InputDataConfig
-
Menjelaskan grup kumpulan data yang berisi data yang akan digunakan untuk melatih prediktor.
Tipe: Objek InputDataConfig
Wajib: Ya
- OptimizationMetric
-
Metrik akurasi yang digunakan untuk mengoptimalkan prediktor. Nilai default-nya adalah
AverageWeightedQuantileLoss
.Tipe: String
Nilai yang Valid:
WAPE | RMSE | AverageWeightedQuantileLoss | MASE | MAPE
Wajib: Tidak
- PerformAutoML
-
Apakah akan melakukan AutoML. Saat Amazon Forecast menjalankan AutoML, Amazon Forecast mengevaluasi algoritme yang disediakannya dan memilih algoritme dan konfigurasi terbaik untuk kumpulan data pelatihan Anda.
Nilai default-nya adalah
false
. Dalam hal ini, Anda diminta untuk menentukan algoritma.Setel
PerformAutoML
true
agar Amazon Forecast melakukan AutoML. Ini adalah pilihan yang baik jika Anda tidak yakin algoritma mana yang cocok untuk data pelatihan Anda. Dalam hal ini,PerformHPO
harus salah.Tipe: Boolean
Wajib: Tidak
- PerformHPO
-
Apakah akan melakukan optimasi hyperparameter (HPO). HPOmenemukan nilai hyperparameter optimal untuk data pelatihan Anda. Proses melakukan HPO ini dikenal sebagai menjalankan pekerjaan tuning hyperparameter.
Nilai default-nya adalah
false
. Dalam hal ini, Amazon Forecast menggunakan nilai hyperparameter default dari algoritma yang dipilih.Untuk mengganti nilai default, atur
PerformHPO
ketrue
dan, secara opsional, berikan objek. HyperParameterTuningJobConfig Pekerjaan penyetelan menentukan metrik untuk dioptimalkan, hiperparameter mana yang berpartisipasi dalam penyetelan, dan rentang yang valid untuk setiap hiperparameter yang dapat disetel. Dalam hal ini, Anda diminta untuk menentukan algoritma danPerformAutoML
harus salah.Algoritma berikut mendukungHPO:
-
DeepAR+
-
CNN-QR
Tipe: Boolean
Wajib: Tidak
-
- PredictorName
-
Sebuah nama untuk prediktor.
Tipe: String
Batasan Panjang: Panjang minimum 1. Panjang maksimum 63.
Pola:
^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]*
Wajib: Ya
- Tags
-
Metadata opsional yang Anda terapkan pada prediktor untuk membantu Anda mengkategorikan dan mengaturnya. Setiap tag terdiri dari kunci dan nilai opsional, yang keduanya Anda tentukan.
Batasan dasar berikut berlaku untuk tag:
-
Jumlah maksimum tag per sumber daya - 50.
-
Untuk setiap sumber daya, setiap kunci tag harus unik, dan setiap kunci tag hanya dapat memiliki satu nilai.
-
Panjang kunci maksimum - 128 karakter Unicode di UTF -8.
-
Panjang nilai maksimum - 256 karakter Unicode di UTF -8.
-
Jika skema penandaan Anda digunakan di beberapa layanan dan sumber daya, ingatlah bahwa layanan lain mungkin memiliki pembatasan pada karakter yang diizinkan. Karakter yang diizinkan secara umum adalah: huruf, angka, dan spasi yang dapat direpresentasikan dalam UTF -8, dan karakter berikut: + - =. _:/@.
-
Kunci dan nilai tanda peka huruf besar-kecil.
-
Jangan gunakan
aws:
,AWS:
, atau kombinasi huruf besar atau kecil seperti awalan untuk kunci karena dicadangkan untuk digunakan. AWS Anda tidak dapat mengedit atau menghapus kunci tag dengan awalan ini. Nilai dapat memiliki awalan ini. Jika nilai tag memilikiaws
awalan tetapi kuncinya tidak, maka Forecast menganggapnya sebagai tag pengguna dan akan dihitung terhadap batas 50 tag. Tag dengan hanya key prefix dariaws
tidak dihitung terhadap tag Anda per batas sumber daya.
Tipe: Array objek Tag
Anggota Array: Jumlah minimum 0 item. Jumlah maksimum 200 item.
Wajib: Tidak
-
- TrainingParameters
-
Hiperparameter yang harus ditimpa untuk pelatihan model. Hyperparameter yang dapat Anda timpa tercantum dalam algoritma individual. Untuk daftar algoritma yang didukung, lihatAlgoritma Amazon Forecast.
Tipe: Peta string ke string
Entri Peta: Jumlah minimum 0 item. Jumlah maksimum 100 item.
Kendala Panjang Kunci: Panjang maksimum 256.
Pola Kunci:
^[a-zA-Z0-9\-\_\.\/\[\]\,\\]+$
Kendala Panjang Nilai: Panjang maksimum 256.
Pola nilai:
^[a-zA-Z0-9\-\_\.\/\[\]\,\"\\\s]+$
Wajib: Tidak
Sintaksis Respons
{
"PredictorArn": "string"
}
Elemen Respons
Jika tindakan berhasil, layanan mengirimkan kembali respons HTTP 200.
Data berikut dikembalikan dalam JSON format oleh layanan.
- PredictorArn
-
Nama Sumber Daya Amazon (ARN) dari prediktor.
Jenis: String
Batasan Panjang: Panjang maksimum 256.
Pola:
arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+
Kesalahan
- InvalidInputException
-
Kami tidak dapat memproses permintaan karena menyertakan nilai yang tidak valid atau nilai yang melebihi rentang yang valid.
HTTPKode Status: 400
- LimitExceededException
-
Batas jumlah sumber daya per akun telah terlampaui.
HTTPKode Status: 400
- ResourceAlreadyExistsException
-
Sudah ada sumber daya dengan nama ini. Coba lagi dengan nama yang berbeda.
HTTPKode Status: 400
- ResourceInUseException
-
Sumber daya yang ditentukan sedang digunakan.
HTTPKode Status: 400
- ResourceNotFoundException
-
Kami tidak dapat menemukan sumber daya dengan Amazon Resource Name (ARN). Periksa ARN dan coba lagi.
HTTPKode Status: 400
Lihat Juga
Untuk informasi selengkapnya tentang penggunaan ini API di salah satu bahasa khusus AWS SDKs, lihat berikut ini: