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トレーニング予測子
予測子は、時系列データに基づいて予測を行うために使用される、Amazon Forecast のトレーニング済みモデルです。トレーニング中、Amazon Forecast は予測子を評価し、予測子を使用して予測を生成するかどうかを決定するために使用する精度メトリクスを生成します。
予測子の作成
Amazon Forecast は、予測子と呼ばれる予測モデルをトレーニングします。予測子を作成するには、CreatePredictor オペレーションを使用します。
予測子を作成するには、以下を指定します。
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データセットグループ – 予測子をトレーニングするためのデータを提供します。詳細については、「Datasets」を参照してください。
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特徴化設定 – 予測頻度を指定し、モデルのトレーニング前にデータを変換するための情報を提供します。データは、トレーニングアルゴリズムとの互換性を高めるために変換されます。
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予測期間 – 作成する時間ステップの数。予測期間は予測長とも呼ばれます。
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評価パラメータ – データセットをトレーニングデータセットとテストデータセットに分割する方法。
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次のいずれかです。
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アルゴリズム – このアルゴリズムは、モデルのトレーニングに使用され、ハイパーパラメータの最適化 (DeepAR+ および CNN-QR のみ)、評価パラメータ、およびトレーニングパラメータのデフォルト値を指定します。アルゴリズムを指定することで、これらのパラメータ値をオーバーライドすることもできます。
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の実行 AutoML Amazon Forecast には、事前に定義されたアルゴリズムが用意されています。–どのアルゴリズムを選ぶべきかわからない場合は、
PerformAutoMLオプションを使用してください。このオプションでは、すべてのアルゴリズムを評価し、データセットに基づいて最適なアルゴリズムを選択するよう Amazon Forecast に指示します。このオプションを使用すると、モデルのトレーニングに時間がかかることがありますが、正しいアルゴリズムおよびパラメータの選択を懸念する必要がありません。AutoML は、重み付けされた P10、P50、および P90 分位損失の平均を最適化し、最小値のアルゴリズムを返します。
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アルゴリズムの詳細については、「Amazon Forecast アルゴリズムを選択する」を参照してください。
予測子の評価
予測子を作成したら、 GetAccuracyMetrics オペレーションを実行して、生成される予測の正確性を評価できます。
評価パラメータ
評価パラメータは、バックテストウィンドウの評価のためにデータセットをトレーニングデータセットとテストデータセットに分割する方法、および実行するバックテストの反復回数を定義します。これらのパラメータのデフォルト値は、CreatePredictor リクエストでオーバーライドすることができます。
評価パラメータは、 NumberOfBacktestWindows および BackTestWindowOffset パラメータで構成されます。
NumberOfBacktestWindows は、入力データを分割する回数を指定します。範囲は 1～5 です。
BackTestWindowOffset は、モデルのトレーニングとテスト (評価) のためにデータが分割されるデータセットの末尾からのポイントを定義します。値はデータポイントの数として指定されます。BackTestWindowOffset は、予測期間以上で、ターゲット時系列データセットの長さの半分未満にする必要があります。このパラメータは、過去の仮想予測開始日を模倣するために使用できます。
詳細については、「予測精度の評価」を参照してください。
