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FeaturizationConfig
注記
このオブジェクトは CreatePredictor オペレーションに属しています。CreateAutoPredictor で予測子を作成した場合は、「AttributeConfig」を参照してください。
CreatePredictor オペレーションでは、指定されたアルゴリズムが、指定されたデータセットグループを使用してモデルをトレーニングします。オプションで、モデルをトレーニングする前にデータフィールドを変更するようにオペレーションに指示できます。これらの変更は、特徴量化と呼ばれます。
FeaturizationConfig オブジェクトを使用して特徴量化を定義します。特徴量化するフィールドごとに 1 つずつ、変換の配列を指定します。その後、FeaturizationConfig オブジェクトを CreatePredictor リクエストに含めます。Amazon Forecast は、モデルトレーニングの前に TARGET_TIME_SERIES および RELATED_TIME_SERIES データセットに特徴量化を適用します。
複数の特徴量化設定を作成できます。例えば、異なる特徴量化の設定を指定して、CreatePredictor オペレーションを 2 回呼び出すことができます。
目次
- ForecastFrequency
-
予測内の予測の頻度。
有効な間隔は、整数の後に Y (年)、M (月)、W (週)、D (日)、H (時)、min (分) をつけたものです。例えば、「1D」は毎日を示し、「15min」は 15 分ごとを示します。次に多頻度で重複するような値は指定できません。つまり、たとえば 60 分の間隔は 1 時間に相当するため、指定することはできません。各頻度の有効な値は以下のとおりです。
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分 - 1～59
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時間 - 1～23
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日 - 1～6
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週 - 1～4
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月 - 1～11
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年 - 1
したがって、隔週の予測が必要な場合は、「2W」と指定します。または、四半期ごとの予測が必要な場合は、「3M」と指定します。
頻度は、TARGET_TIME_SERIES データセットの頻度以上である必要があります。
RELATED_TIME_SERIES データセットが提供される場合、頻度は TARGET_TIME_SERIES データセットの頻度と等しくなければなりません。
型: 文字列
長さの制限: 最小長は 1 です。最大長は 5 です。
パターン:
^Y|M|W|D|H|30min|15min|10min|5min|1min$必須: はい
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- Featurizations
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データセットのフィールドの特徴量化 (変換) 情報の配列。
型: Featurization オブジェクトの配列
配列メンバー: 最小数は 1 項目です。最大数は 50 項目です。
必須: いいえ
- ForecastDimensions
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生成された予測をグループ化する方法を指定するディメンション (フィールド) 名の配列。
例えば、すべての店舗での商品販売の予測を生成していて、データセットに
store_idフィールドが含まれているとします。店舗ごとの各商品の売上予測が必要な場合は、ディメンションとしてstore_idを指定します。TARGET_TIME_SERIESデータセットで指定されたすべての予測ディメンションは、CreatePredictorリクエストで指定する必要はありません。RELATED_TIME_SERIESデータセットで指定されたすべての予測ディメンションは、CreatePredictorリクエストで指定する必要があります。型: 文字列の配列
配列メンバー: 最小数は 1 項目です。最大数は 10 項目です。
長さの制限: 最小長は 1 です。最大長は 63 です。
パターン:
^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]*必須: いいえ
以下の資料も参照してください。
言語固有の AWS SDK のいずれかでこの API を使用する方法の詳細については、以下を参照してください。
