予測子のトレーニング - Amazon Forecast

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予測子のトレーニング

予測子は、ターゲットの時系列、関連する時系列、アイテムメタデータ、および含める追加のデータセットを使用してトレーニングされた Amazon Forecast のモデルです。予測子を使用して、時系列データに基づいて予測を生成できます。

デフォルトでは、Amazon Forecast は、AutoPredictor を作成します。ここでは、Forecast は、データセット内の各時系列にアルゴリズムの最適な組み合わせを適用します。

予測子の作成

Amazon Forecast は、予測子をトレーニングするために次の入力を必要とします。

  • データセットグループ – ターゲット時系列データセットを含める必要があるデータセットグループ。ターゲット時系列データセットには、ターゲット属性 (item_id) とタイムスタンプ属性、および任意のディメンションが含まれます。関連する時系列とアイテムメタデータはオプションです。詳細については、「データセットのインポート」を参照してください。

  • 予測頻度 – 予測の粒度 (毎時、毎日、毎週など)。

  • 予測期間 – 予測されるタイムステップの数。

次のオプション入力の値を設定することもできます。

  • 時間アライメントの境界— Forecast は、データを集計し、指定した予測頻度と一致する予測を生成するために使用する時間境界。集約の詳細については、「」を参照してください。異なる予測頻度のデータ集約。時間境界の指定については、を参照してください。時間境界

  • 予測ディメンション – ディメンションは、ターゲット時系列データセットのオプションの属性であり、ターゲット値 (item_id) と組み合わせて使用して個別の時系列を作成できます。

  • 予測タイプ – 予測子の評価に使用される分位数。

  • 最適化メトリクス – 予測子を最適化するために使用される精度メトリクス。

  • 追加のデータセット – Weather Index や Holidays などのビルトインの Amazon Forecast データセット。

ソフトウェア開発キット (SDK) または Amazon Forecast コンソールを使用して、予測子を作成できます。

Console

予測子を作成するには

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

  2. [Dataset groups] (データセットグループ) から、データセットグループを選択します。

  3. ナビゲーションペインで、[Predictors] (予測子) を選択します。

  4. [Train new predictor] (新しい予測子のトレーニング) を選択します。

  5. 以下の必須フィールドに値を入力します。

    • 名前 - 一意の予測子名。

    • 予測頻度 - 予測の粒度。

    • [Forecast horizon] (予測期間) - 予測するタイムステップの数。

  6. [Start] (開始) を選択します。

追加のデータセットについては、 Weather Index および 祝日の機能 を参照してください。予測タイプと最適化メトリクスのカスタマイズの詳細については、「予測精度の評価」を参照してください。

AWS CLI

を使用してauto 予測子を作成するにはAWS CLIで、create-auto-predictorコマンド。次のコードは、future の 14 日間予測を行うauto 予測子を作成します。

予測子の名前と、トレーニングデータを含むデータセットグループの Amazon リソースネーム (ARN) を指定します。必要に応じて、予測範囲と予測頻度を変更します。必要に応じて、予測子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。CreateAutoPredictor

aws forecast create-auto-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

予測タイプと最適化メトリクスのカスタマイズの詳細については、「」を参照してください。予測精度の評価Weather Index と Holidays の追加のデータセットは、DataConfigデータ型。追加のデータセットについては、 Weather Index および 祝日の機能 を参照してください。

Python

SDK for Python (Boto3) を使用してauto 予測子を作成するには、create_auto_predictor方法。次のコードは、future の 14 日間予測を行うauto 予測子を作成します。

予測子の名前と、トレーニングデータを含むデータセットグループの Amazon リソースネーム (ARN) を指定します。必要に応じて、予測範囲と予測頻度を変更します。必要に応じて、予測子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。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'])

予測タイプと最適化メトリクスのカスタマイズの詳細については、「」を参照してください。予測精度の評価Weather Index と Holidays の追加のデータセットは、DataConfigデータ型。追加のデータセットについては、 Weather Index および 祝日の機能 を参照してください。

AutoPredictor へのアップグレード

Python ノートブック

aの場合 step-by-step 予測子を AutoPredictor にアップグレードする方法については、を参照してください。予測子を自動予測子にアップグレードする

AutoML または手動選択 (CreatePredictor) で作成された予測子は、AutoPredictor にアップグレードできます。既存のをにアップグレードする AutoPredictor は、関連するすべての予測子構成設定を転送します。

AutoPredictor にアップグレードした後も、元の予測子はアクティブなままで、アップグレードされた予測子には個別の Predictor ARN があります。これにより、2 つの予測子間の精度メトリクスを比較でき、元の予測子を使用して予測を生成できます。

ソフトウェア開発キット (SDK) または Amazon Forecast コンソールを使用して、予測子をアップグレードできます。

Console

予測子をアップグレードするには

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

  2. ナビゲーションペインで、[Predictors] (予測子) を選択します。

  3. アップグレードする予測子を選択し、[Upgrade] (アップグレード) を選択します。

  4. アップグレードされた予測子の一意の名前を設定します。

  5. [Upgrade to AutoPredictor] (AutoPredictor にアップグレード) を選択します。

CLI

を使用して予測子をアップグレードするにはAWS CLIで、create-auto-predictorメソッドですが、指定してくださいのみ予測子名と値reference-predictor-arn(アップグレードするプレディクタの ARN)。

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

SDK for Python (Boto3) を使用して予測子をアップグレードするには、create_auto_predictorメソッドですが、指定してくださいのみ予測子名と値ReferencePredictorArn(アップグレードするプレディクタの ARN)。

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'])

追加のデータセットの使用

Amazon Forecast には、予測子を作成するときに Weather Index と Holidays を含めることができます。Weather Index は気象情報をモデルに組み込み、Holidays は祝祭日に関する情報を組み込みます。

Weather Index には、ターゲット時系列データセットの「geolocation」属性と、タイムスタンプのタイムゾーンに関する情報が必要です。詳細については、「 Weather Index」を参照してください。

Holidays には、66 か国の祝祭日情報が含まれています。詳細については、「祝日の機能」を参照してください。

レガシー予測子の使用

注記

既存の予測子を AutoPredictor にアップグレードするには、「AutoPredictor へのアップグレード」を参照してください。

AutoPredictor は、Amazon Forecast で予測子を作成するために推奨されるデフォルトのメソッドです。 AutoPredictor は、データセット内の各時系列にアルゴリズムの最適な組み合わせを適用することにより、予測子を作成します。

で作成された予測子 AutoPredictor は、通常、AutoML または手動選択で作成された予測子よりも正確です。Forecast Explainability および予測子の再トレーニング機能は、AutoPredictor で作成された予測子でのみ使用できます。

Amazon Forecast は、次の方法でレガシー予測子を作成することもできます。

  1. AutoML - Forecast は、最もパフォーマンスの高いアルゴリズムを見つけて、それをデータセット全体に適用します。

  2. 手動選択 - データセット全体に適用される単一のアルゴリズムを手動で選択します。

ソフトウェア開発キット (SDK) または Amazon Forecast コンソールを使用して、レガシー予測子を作成できます。

Console

AutoML を使用するには

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

  2. [Dataset groups] (データセットグループ) から、データセットグループを選択します。

  3. ナビゲーションペインで、[Predictors] (予測子) を選択します。

  4. [Train new predictor] (新しい予測子のトレーニング) を選択します。

  5. [Predictor configuration] (予測子の設定) のセクションで、[Enable AutoPredictor] (AutoPredictor を有効化) の選択を解除します。

  6. [Algorithm selection] (アルゴリズムの選択) のドロップダウンを展開し、[Automatic (AutoML)] (自動 (AutoML)) を選択します。

SDK

AutoML を使用するには

の使用CreatePredictorオペレーション、の値を設定しますPerformAutoML"true"

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

AutoML を使用する場合、AlgorithmArnHPOConfigTrainingParameters といった CreatePredictor パラメータに値を設定することはできません。