Predittori di allenamento

Un predittore è un modello Amazon Forecast che viene addestrato utilizzando le serie temporali di destinazione, le serie temporali correlate, i metadati degli articoli e qualsiasi set di dati aggiuntivo che includi. Puoi utilizzare i predittori per generare previsioni basate sui dati delle tue serie temporali.

Per impostazione predefinita, Amazon Forecast crea un AutoPredictor file, in cui Forecast applica la combinazione ottimale di algoritmi a ogni serie temporale dei tuoi set di dati.

Argomenti

• Creazione di un Predictor
• Aggiornamento a AutoPredictor
• Aggregazione dei dati per diverse frequenze di previsione
• Utilizzo di set di dati aggiuntivi
• Lavorare con i predittori esistenti
• Valutazione dell'accuratezza dei predittori
• Riqualificazione dei predittori
• Indice meteorologico
• Caratterizzazione delle festività
• Spiegabilità dei predittori
• Visualizzazione del predittore
• Algoritmi di Amazon Forecast

Creazione di un Predictor

Amazon Forecast richiede i seguenti input per addestrare un predittore:

• Gruppo di set di dati: un gruppo di set di dati che deve includere un set di dati di serie temporali target. Il set di dati della serie temporale di destinazione include l'attributo target (item_id) e l'attributo timestamp, oltre a qualsiasi dimensione. Le serie temporali e i metadati degli articoli correlati sono facoltativi. Per ulteriori informazioni, consulta Importazione di set di dati.

• Frequenza delle previsioni: la granularità delle previsioni (orarie, giornaliere, settimanali, ecc.). Amazon Forecast ti consente di determinare l'esatta granularità delle previsioni quando fornisci l'unità di frequenza e il valore. Sono consentiti solo valori interi

  Unità di frequenza	Valori consentiti
  Minuziosamente	1-59
  Orario	1-23
  Giornaliero	1-6
  Settimanale	1-4
  Mensile	1-11
  Annuale	1

  Ad esempio, se desideri previsioni a settimane alterne, l'unità di frequenza è settimanale e il valore è 2. Oppure, se desideri previsioni trimestrali, l'unità di frequenza è mensile e il valore è 3.

  Quando i dati vengono raccolti con una frequenza maggiore rispetto alla frequenza di previsione, vengono aggregati alla frequenza di previsione. Ciò include le serie temporali finali e i dati delle serie temporali correlate. Per ulteriori informazioni sull'aggregazione, vedere. Aggregazione dei dati per diverse frequenze di previsione

• Forecast horizon: il numero di fasi temporali previste.

È inoltre possibile impostare valori per i seguenti input opzionali:

• Limite di allineamento temporale: il limite temporale utilizzato da Forecast per aggregare i dati e generare previsioni in linea con la frequenza di previsione specificata. Per ulteriori informazioni sull'aggregazione, vedere. Aggregazione dei dati per diverse frequenze di previsione Per informazioni sulla specificazione di un limite temporale, vedere. Limiti di tempo

• Dimensioni previsionali: le dimensioni sono attributi opzionali nel set di dati della serie temporale di destinazione che possono essere utilizzati in combinazione con il valore target (item_id) per creare serie temporali separate.

• Tipi di previsione: i quantili utilizzati per valutare il predittore.

• Metrica di ottimizzazione: la metrica di precisione utilizzata per ottimizzare il predittore.

• Set di dati aggiuntivi: set di dati Amazon Forecast integrati come Weather Index e Holidays.

Puoi creare un predittore utilizzando il Software Development Kit (SDK) o la console Amazon Forecast.

Console

Per creare un predittore

1. Accedi AWS Management Console e apri la console Amazon Forecast all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/forecast/.

2. Dai gruppi di set di dati, scegli il tuo gruppo di set di dati.

3. Nel riquadro di navigazione, scegli Predittori.

4. Scegli Train new predictor.

5. Fornisci i valori per i seguenti campi obbligatori:

   • Nome: un nome predittivo univoco.

   • Forecast frequency: la granularità delle previsioni.

   • Forecast horizon: il numero di fasi temporali da prevedere.

6. Scegli Avvia.

Per informazioni su set di dati aggiuntivi, vedere Indice meteorologico eCaratterizzazione delle festività. Per ulteriori informazioni sulla personalizzazione dei tipi di previsione e delle metriche di ottimizzazione, consulta. Valutazione dell'accuratezza dei predittori

AWS CLI

Per creare un predittore automatico conAWS CLI, usa il create-predictor comando. Il codice seguente crea un predittore automatico che fa previsioni per 14 giorni nel futuro.

Fornisci un nome per il predittore e l'Amazon Resource Name (ARN) del gruppo di set di dati che include i dati di addestramento. Facoltativamente, modifica l'orizzonte di previsione e la frequenza di previsione. Facoltativamente, aggiungi qualsiasi tag per il predittore. Per ulteriori informazioni, consulta Assegnazione di tag alle risorse Amazon Forecast.

Per informazioni sui parametri obbligatori e facoltativi, vedere. CreateAutoPredictor

aws forecast create-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

Per ulteriori informazioni sulla personalizzazione dei tipi di previsione e delle metriche di ottimizzazione, consulta Valutazione dell'accuratezza dei predittori The Weather Index and Holidays. I set di dati aggiuntivi sono definiti all'interno del tipo di dati. DataConfig Per informazioni su set di dati aggiuntivi, consulta e. Indice meteorologico Caratterizzazione delle festività

Python

Per creare un predittore automatico con l'SDK for Python (Boto3), usa il metodo. create_auto_predictor Il codice seguente crea un predittore automatico che fa previsioni per 14 giorni nel futuro.

Fornisci un nome per il predittore e l'Amazon Resource Name (ARN) del gruppo di set di dati che include i dati di addestramento. Facoltativamente, modifica l'orizzonte di previsione e la frequenza di previsione. Facoltativamente, aggiungi qualsiasi tag per il predittore. Per ulteriori informazioni, consulta Assegnazione di tag alle risorse Amazon Forecast.

Per informazioni sui parametri obbligatori e facoltativi, vedere. CreateAutoPredictor

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'])

Per ulteriori informazioni sulla personalizzazione dei tipi di previsione e delle metriche di ottimizzazione, consulta Valutazione dell'accuratezza dei predittori The Weather Index and Holidays. I set di dati aggiuntivi sono definiti all'interno del tipo di dati. DataConfig Per informazioni su set di dati aggiuntivi, consulta e. Indice meteorologico Caratterizzazione delle festività

Aggiornamento a AutoPredictor

Quaderni in Python

Per una step-by-step guida sull'aggiornamento dei predittori a, vedi Aggiornamento di un predittore a AutoPredictor. AutoPredictor

I predittori creati con AutoML o selezione manuale CreatePredictor () possono essere aggiornati a un. AutoPredictor L'aggiornamento di un file esistente AutoPredictor trasferirà tutte le impostazioni di configurazione del predittore pertinenti.

Dopo l'aggiornamento a AutoPredictor, il predittore originale rimarrà attivo e il predittore aggiornato avrà un Predictor ARN separato. Ciò consente di confrontare le metriche di precisione tra i due predittori e di generare previsioni con il predittore originale.

Puoi aggiornare un predittore utilizzando il Software Development Kit (SDK) o la console Amazon Forecast.

Console

Per aggiornare un predittore

1. Accedi AWS Management Console e apri la console Amazon Forecast all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/forecast/.

2. Nel riquadro di navigazione, scegli Predictors.

3. Scegli il predittore da aggiornare e scegli Aggiorna.

4. Imposta un nome univoco per il predittore aggiornato.

5. Scegli Aggiorna a. AutoPredictor

CLI

Per aggiornare un predittore conAWS CLI, usa il create-predictor metodo, ma specifica solo il nome del predittore e il valore di reference-predictor-arn (l'ARN del predittore che desideri aggiornare).

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

Python

Per aggiornare un predittore con l'SDK for Python (Boto3), create_auto_predictor usa il metodo, ma specifica solo il nome del predittore e il valore ReferencePredictorArn di (l'ARN del predittore che desideri aggiornare).

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'])

Utilizzo di set di dati aggiuntivi

Amazon Forecast può includere Weather Index e Holidays durante la creazione del tuo predittore. L'indice meteorologico incorpora le informazioni meteorologiche nel modello e Holidays incorpora le informazioni relative alle festività nazionali.

L'indice meteorologico richiede un attributo di «geolocalizzazione» nel set di dati delle serie temporali target e informazioni sui fusi orari per i timestamp. Per ulteriori informazioni, consulta Indice meteorologico.

Holidays include informazioni sulle vacanze in oltre 250 paesi. Per ulteriori informazioni, consulta Caratterizzazione delle festività.

Lavorare con i predittori esistenti

Nota

Per aggiornare un predittore esistente a AutoPredictor, vedi Aggiornamento a AutoPredictor

AutoPredictor è il metodo predefinito e preferito per creare un predittore con Amazon Forecast. AutoPredictor crea predittori applicando la combinazione ottimale di algoritmi per ogni serie temporale del set di dati.

I predittori creati con AutoPredictor sono generalmente più accurati dei predittori creati con AutoML o selezione manuale. Le funzionalità Forecast Explainability e Predictor Retraining sono disponibili solo per i predittori creati con. AutoPredictor

Amazon Forecast può anche creare predittori legacy nei seguenti modi:

1. AutoML - Forecast trova l'algoritmo con le migliori prestazioni e lo applica all'intero set di dati.

2. Selezione manuale: scegli manualmente un singolo algoritmo da applicare all'intero set di dati.

Potresti essere in grado di creare un predittore legacy utilizzando il Software Development Kit (SDK).

SDK

Per usare AutoML

Utilizzando l'CreatePredictoroperazione, impostate il valore PerformAutoML di"true".

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

Se si utilizza AutoML, non è possibile impostare un valore per i seguenti CreatePredictor parametri:AlgorithmArn,,HPOConfig. TrainingParameters