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予測子の再トレーニング
注記
再トレーニングは、AutoPredictor (CreateAutoPredictor) で作成された予測子でのみ使用できます。既存のレガシー予測子を AutoPredictor にアップグレードできます。「へのアップグレード AutoPredictor」を参照してください。
予測子を最新の状態に保つために、更新されたデータセットで予測子を保持できます。予測子を再トレーニングする場合、Amazon Forecast は、同じ予測子の構成設定を維持します。再トレーニング後も、元の予測子はアクティブなままで、再トレーニングされた予測子には個別の Predictor ARN があります。
予測子を再トレーニングすると、次の 2 つの方法で予測精度を向上させることができます。
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より最新のデータ: 再トレーニングされた予測子は、モデルをトレーニングするときに、より最新のデータを組み込みます。
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予測子の改善: 再トレーニングされた予測子には、Amazon Forecast アルゴリズムと追加のデータセットの更新と改善が組み込まれます。
予測子の再トレーニングでは、新しい予測子を最初から作成する場合と比較して、最大 50% の時間を短縮できます。Predictor のトレーニング時間はより短く、Forecast は既存の構成設定を自動的に使用します。
Python ノートブック
予測子の再トレーニングに関するステップバイステップガイドについては、「Retraining a predictor
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、予測子を再トレーニングできます。
