予測の生成

Amazon Forecast 予測子を作成したら、予測を作成する準備が整いました。予測には、各項目の予測が含まれます (item_id) は、予測子のトレーニングに使用されたデータセットグループに表示されます。項目のサブセットで予測を生成するには、予測子の学習に使用したのと同じデータセットにそれらの項目のみをインポートし、予測を作成します。

予測を作成したら、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットにエクスポートできます。

予測の作成

Forecast コンソールで予測を作成できます。AWS CLI, またはAWSSDK。予測子のステータスはアクティブ予測を生成する前に。

Console

予測を作成するには

1. にサインインします。AWS Management Consoleで Amazon Forecast コンソールを開きます。https://console.aws.amazon.com/forecast/。

2. 送信元データセットグループで、データセットグループを選択します。

3. データセットグループのダッシュボードで、の下で予測を生成します。で、を起動。-予測を作成します。ページが表示されます。

4. リポジトリの []予測を作成します。ページ、用Forecast の詳細で、予測の名前を入力し、予測の作成に使用する予測子を選択します。

5. を使用する場合Forecast 分位数で、必要に応じて、確率予測が生成される分位数を指定します。デフォルトの分位数は、予測子の作成時に指定した分位数です。

6. 必要に応じて、予測のタグを追加します。詳細については、「」を参照してください。Amazon Forecast リソースのタグ付け。

7. [Create a forecast (予測の作成)] を選択します。-予測ページが表示されます。

   -ステータス列には、予測のステータスが一覧表示されます。Amazon Forecast が予測の作成を完了するまで待ちます。このプロセスには、数分以上かかることがあります。予測が作成されると、ステータスはアクティブ。

   予測が作成されました。予測をエクスポートできます。「予測のエクスポート」を参照してください。

CLI

で予測を作成するにはAWS CLIで、create-forecastコマンド。予測子の Amazon リソースネーム (ARN) を指定します。を使用する場合forecast-typesで、必要に応じて、確率予測が生成される分位数を指定します。デフォルト値は、予測子の作成時に指定した分位数です。必要に応じて、予測のタグを追加します。詳細については、「」を参照してください。Amazon Forecast リソースのタグ付け。

必須およびオプションのパラメータの詳細については、「」を参照してください。CreateForecast。

aws forecast create-forecast \
--forecast-name forecast_name \
--forecast-types 0.1 0.5 0.9 \
--predictor-arn arn:aws:forecast:region:account_number:predictor/predictorName \
--tags Key=key1,Value=value1 Key=key2,Value=value2

Python

SDK for Python (Boto3) を使用した予測を作成するには、create_forecast方法。予測子の Amazon リソースネーム (ARN) を指定します。を使用する場合ForecastTypesで、必要に応じて、確率予測が生成される分位数を指定します。デフォルト値は、予測子の作成時に指定した分位数です。必要に応じて、予測のタグを追加します。詳細については、「」を参照してください。Amazon Forecast リソースのタグ付け。

必須およびオプションのパラメータの詳細については、「」を参照してください。CreateForecast。

import boto3
                
forecast = boto3.client('forecast')

create_forecast_response = forecast.create_forecast(
   ForecastName = "Forecast_Name",
   ForecastTypes = ["0.1", "0.5", "0.9"],        # optional, the default types/quantiles are what you specified for the predictor
   PredictorArn = "arn:aws:forecast:region:accountNumber:predictor/predictorName",
   Tags = [ 
      { 
         "Key": "key1",
         "Value": "value1"
      },
      { 
         "Key": "key2",
         "Value": "value2"
      }
   ]
)
forecast_arn = create_forecast_response['ForecastArn']
print(forecast_arn)

予測のエクスポート

予測を作成したら、それを Amazon S3 バケットにエクスポートできます。予測をエクスポートすると、予測が CSV ファイルとして Amazon S3 バケットにコピーされ、エクスポートされたデータには、アイテム予測に加えて、アイテムメタデータデータセットのすべての属性が含まれます。

エクスポートされる予測の粒度 (時間単位、日単位、週単位など) は、予測変数の作成時に指定した予測頻度です。必要に応じて、AWS Key Management Serviceバケットに書き込まれる前にデータを暗号化するキー。

注記

エクスポートファイルは、データセットのインポートから情報を直接返すことができます。これにより、インポートされたデータに数式またはコマンドが含まれている場合、ファイルは CSV インジェクションに対して脆弱になります。このため、エクスポートされたファイルはセキュリティ警告を求める場合があります。悪意のあるアクティビティを回避するには、エクスポートされたファイルを読み込むときにリンクとマクロを無効にします。

Console

予測をエクスポートするには

1. ナビゲーションペインで、データセットグループの [予測] を選択します。

2. 予測のラジオボタンを選択し、予測エクスポートを作成します。。[Create forecast export (予測エクスポートの作成)] ページが表示されます。

3. [Create forecast export (予測エクスポートの作成)] ページの [エクスポートの詳細] に次の情報を入力します。

   • [エクスポート名]— 予測エクスポートジョブの名前を入力します。

   • 予測を生成します。— ドロップダウンメニューから、で作成した予測を選択します。Step 3: Create a Forecast。

   • IAM ロール— デフォルトをそのままにします。カスタム IAM ロールの ARN を入力します。または新規ロールの作成Amazon Forecast でロールを作成してもらいます。

   • カスタム IAM ロール ARN— カスタム IAM ロールを入力する場合は、で作成した IAM ロールの Amazon リソースネーム (ARN) を入力します。Amazon Forecast 向けの IAM ロールを作成する (IAM コンソール)。

   • KMS キー ARN— を使用した場合AWS Key Management Serviceバケット暗号化の場合は、の Amazon リソースネーム (ARN) を指定します。AWS KMSkey

   • S3 予測のエクスポート場所— 次の形式を使用して、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットまたはバケットのフォルダの場所を入力します。

     s3://<name of your S3 bucket>/<folder path>/

4. [Create forecast export (予測エクスポートの作成)] を選択します。[my_forecast] ページが表示されます。

   Amazon Forecast が予測のエクスポートが終了するまで待ちます。このプロセスには、数分以上かかることがあります。予測がエクスポートされると、ステータスはアクティブ予測ファイルは Amazon S3 バケットにあります。

CLI

を使用して予測をエクスポートするにはAWS CLI... を使用した場合export-forecast-jobコマンド。予測エクスポートジョブに名前を付けて、エクスポートする予測の ARN を指定し、必要に応じてタグを追加します。向けのdestinationで、「」で作成した IAM ロールの ARN (出力 Amazon S3 バケットのパス) を指定します。Amazon Forecast 向けの IAM ロールを作成する (IAM コンソール)となる。また、AWS KMSバケット暗号化用のキー、キーの ARN です。

必須およびオプションのパラメータの詳細については、「」を参照してください。CreateForecastExportJobオペレーション.

forecast create-forecast-export-job \
--forecast-export-job-name exportJobName \
--forecast-arn arn:aws:forecast:region:acctNumber:forecast/forecastName \
--destination S3Config="{Path='s3://bucket/folderName',RoleArn='arn:aws:iam::acctNumber:role/Role, KMSKeyArn='arn:aws:kms:region:accountNumber:key/keyID'}"
--tags Key=key1,Value=value1 Key=key2,Value=value2

Python

SDK for Python (Boto3) で予測をエクスポートするには、export_forecast_job方法。予測エクスポートジョブに名前を付けて、エクスポートする予測の ARN を指定し、必要に応じてタグを追加します。向けのDestinationで、「」で作成した IAM ロールの ARN (出力 Amazon S3 バケットのパス) を指定します。Amazon Forecast 向けの IAM ロールを作成する (IAM コンソール)となる。また、AWS KMSバケット暗号化用のキー、キーの ARN です。

必須およびオプションのパラメータの詳細については、「」を参照してください。CreateForecastExportJobオペレーション.

import boto3
           
forecast = boto3.client('forecast')

export_forecast_response = forecast.create_forecast_export_job(
   Destination = {
      "S3Config": { 
         "Path": "s3://bucketName/folderName/",
         "RoleArn": "arn:aws:iam::accountNumber:role/roleName",
         "KMSKeyArn": "arn:aws:kms:region:accountNumber:key/keyID"
      }
   },
   ForecastArn = "arn:aws:forecast:region:accountNumber:forecast/forecastName",
   ForecastExportJobName = "export_job_name",
   Tags = [ 
      { 
         "Key": "key1",
         "Value": "value1"
      },
      { 
         "Key": "key2",
         "Value": "value2"
      }
   ]
)
forecast_export_job_arn = export_forecast_response["ForecastExportJobArn"]
print(forecast_export_job_arn)

予測のクエリ

を使用して、予測をクエリできます。QueryForecastオペレーション. デフォルトでは、予測の全範囲が返ります。完全な予測内で特定の日付範囲をリクエストできます。

予測をクエリする際、フィルタリング条件を指定する必要があります。フィルタはキーと値のペアです。キーは、予測の作成に使用されるいずれかのデータセットのスキーマ属性名 (予測ディメンションを含む) の 1 つです。値は、指定されたキーの有効な値です。複数のキーと値のペアを指定できます。返る予測には、すべての条件を満たすアイテムのみが含まれます。