Weather Index の有効化データセットへの geolocation の追加タイムゾーンの指定条件と制限

Weather Index

Amazon Forecast の Weather Index はビルトインの特徴量化であり、履歴気象情報および予測される気象情報をモデルに組み込みます。これは、気温と降水量が製品需要に大きな影響を与える可能性がある小売業のユースケースで特に役立ちます。

Weather Index が有効になっている場合、Forecast は、予測子のトレーニング中に精度の向上が見られる時系列にのみ気象の特徴量化を適用します。時系列に気象情報を追加してもバックテスト中の予測精度が向上しない場合、Forecast はその特定の時系列に Weather Index を適用しません。

Weather Index を適用するには、ターゲットの時系列データセットおよび関連する時系列データセットに geolocation 属性を含める必要があります。また、ターゲットの時系列タイムスタンプのタイムゾーンを指定する必要があります。データセット要件の詳細については、「条件と制約事項」を参照してください。

Python ノートブック

Weather Index の使用に関するステップバイステップガイドについては、「NY Taxi: Amazon Forecast with Weather Index」(NY タクシー: Weather Index を使用した Amazon Forecast) を参照してください。

Weather Index の有効化

Weather Index は、予測子のトレーニング段階で有効になります。CreateAutoPredictor オペレーションを使用する場合、Weather Index は AdditionalDataset データ型に含まれます。

Weather Index を有効にする前に、ターゲットの時系列および関連する時系列データセットに geolocation 属性を含め、タイムスタンプのタイムゾーンを定義する必要があります。詳細については、「Adding Geolocation Information」(geolocation 情報の追加) と「Specifying Time Zones」(タイムゾーンの指定) を参照してください。

Forecast コンソールまたは Forecast ソフトウェア開発キット (SDK) を使用して、Weather Index を有効にできます。

データセットへの geolocation の追加

Weather Index を使用するには、ターゲットの時系列データセットおよび関連する時系列データセットに各項目についての geolocation 属性を含める必要があります。属性は、データセットスキーマ内の geolocation 属性タイプで定義されます。

あるデータセット内のすべての geolocation の値は、単一のリージョン内にのみ存在する必要があります。リージョンは、米国 (ハワイ州とアラスカ州を除く)、カナダ、南米、中米、アジアパシフィック、欧州、アフリカおよび中東です。

次の 2 つの形式のいずれかで geolocation 属性を指定します。

[Latitude & Longitude] (緯度と経度) (すべてのリージョン) - 緯度と経度を 10 進数のフォーマットで指定します (例: 47.61_-122.33)
郵便番号 (米国のみ) - 国コード (US) の後に 5 桁の郵便番号を指定します (例: US_98121)

[Latitude & Longitude (緯度および経度)] の形式は、すべてのリージョンでサポートされています。[Postal code (郵便番号)] の形式は、米国リージョンでのみサポートされています。

トピック

緯度と経度の境界
データセットスキーマに geolocation を含める
geolocation フォーマットの設定

緯度と経度の境界

以下は、承認されたリージョンの緯度と経度の境界です。

データセットスキーマに geolocation を含める

コンソールまたは CreateDataset オペレーションを使用して、ターゲット時系列および関連する時系列の JSON スキーマ内で場所の属性タイプを「geolocation」として定義します。スキーマの属性は、データセットに表示されるとおりに順序付けする必要があります。


 { 
  "Attributes":[
    {
       "AttributeName": "timestamp",
       "AttributeType": "timestamp"
    },
    {
       "AttributeName": "target_value",
       "AttributeType": "float"
    },
    {
       "AttributeName": "item_id",
       "AttributeType": "string"
    },
    {
       "AttributeName": "location",
       "AttributeType": "geolocation"
    }
  ]
}

geolocation フォーマットの設定

geolocation 属性の形式は、[Postal Code] (郵便番号) または [Latitude & Longitude] (緯度と経度) の形式にすることができます。Forecast コンソールまたは Forecast ソフトウェア開発キット (SDK) を使用して、 geolocation の形式を設定できます。

Console

時系列データセットに geolocation 属性を追加するには

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。
[データセットグループの作成] を選択します。
[Schema builder] (スキーマビルダー) で、geolocation の [Attribute type] (属性タイプ) を geolocation に設定します。
[Geoloocation フォーマット] のドロップダウンで、ロケーションフォーマットを選択します。

Dataset details form with name, frequency, and schema builder for attribute specification.

また、JSON 形式で属性を定義し、[Geolocation format] (geolocation の形式) のドロップダウンから場所の形式を選択することもできます。

SDK

時系列データセットに geolocation 属性を追加するには

CreateDatasetImportJob オペレーションを使用して、GeolocationFormat の値を次のいずれかに設定します。

[Latitude & longitude] (緯度と経度) (すべてのリージョン): "LAT_LONG"
郵便番号 (米国のみ): "CC_POSTALCODE"

例えば、緯度と経度の形式を指定するには、CreateDatasetImportJob リクエストに次の情報を含めます。


{
    ...
    "GeolocationFormat": "LAT_LONG"
}

タイムゾーンの指定

Amazon Forecast にタイムゾーン情報を geolocation 属性と自動的に同期させるか、データセット全体に単一のタイムゾーンを手動で割り当てることができます。

トピック

タイムゾーンを geolocation と自動的に同期する
単一のタイムゾーンを手動で選択する

タイムゾーンを geolocation と自動的に同期する

このオプションは、複数のタイムゾーンのタイムスタンプを含み、それらのタイムスタンプが現地時間で表されるデータセットに最適です。Forecast は、項目の geolocation 属性に基づいて、ターゲット時系列データセット内のすべての項目にタイムゾーンを割り当てます。

Forecast コンソールまたは Forecast SDK を使用して、タイムスタンプを geolocation 属性と自動的に同期できます。

単一のタイムゾーンを手動で選択する

注記

米国リージョン、カナダリージョン、南米リージョン、中米リージョン、アジアパシフィックリージョン、欧州リージョン、アフリカおよび中東リージョン以外のタイムゾーンを手動で選択できます。ただし、すべての geolocation の値は、これらのいずれかのリージョン内にある必要があります。

このオプションは、すべてのタイムスタンプが単一のタイムゾーン内にあるデータセット、またはすべてのタイムスタンプが単一のタイムゾーンに正規化されているデータセットに最適です。このオプションを使用すると、データセット内のすべての項目に同じタイムゾーンが適用されます。

Weather Index では、以下のタイムゾーンを使用できます。

米国リージョン

America/Los_Angeles
America/Phoenix
America/Denver
America/Chicago
America/New_York

カナダリージョン

America/Vancouver
America/Edmonton
America/Regina
America/Winnipeg
America/Toronto
America/Halifax
America/St_Johns

欧州リージョン

Europe/London
Europe/Paris
Europe/Helsinki

南米リージョン

America/Buenos_Aires
America/Noronha
America/Caracas

アジアパシフィックリージョン

Asia/Kabul
Asia/Karachi
Asia/Kolkata
Asia/Kathmandu
Asia/Dhaka
Asia/Rangoon
Asia/Bangkok
Asia/Singapore
Asia/Seoul
Australia/Adelaide
Australia/Melbourne
Australia/Lord_Howe
Australia/Eucla
Pacific/Norfolk
Pacific/Auckland

中米

America/Puerto_Rico

アフリカおよび中東

Africa/Nairobi
Asia/Tehran
Asia/Dubai

その他

Pacific/Midway
Pacific/Honolulu
Pacific/Marquesas
America/Anchorage
Atlantic/Cape_Verde
Asia/Anadyr
Pacific/Chatham
Pacific/Enderbury
Pacific/Kiritimati

データセット内の項目が受け入れられたリージョン内にあるが、タイムスタンプがそのリージョン外のタイムゾーンに標準化されている場合は、[その他] のリストからタイムゾーンを選択します。

有効なタイムゾーン名の完全なリストについては、「Joda-Time library」(Joda-Time ライブラリ) を参照してください。

Forecast コンソールまたは Forecast SDK を使用して、データセットのタイムゾーンを手動で設定できます。

条件と制限

Weather Index を使用する場合は、次の条件と制約事項が適用されます。

使用可能なアルゴリズム: レガシー予測子を使用している場合、CNN-QR、DeepAR+、および Prophet アルゴリズムを使用して予測子をトレーニングすると、Weather Index を有効にできます。Weather Index は、ARIMA、ETS、および NPTS には適用されません。
予想頻度: 有効な予想頻度は、Minutely、Hourly、および Daily です。
[Forecast horizon] (予測期間) : 予測期間は、今後 14 日間を超えて設定することはできません。各予測頻度の予測期間の制限については、以下のリストを参照してください。
- 1 minute - 500
- 5 minutes - 500
- 10 minutes - 500
- 15 minutes - 500
- Hourly - 330
- Daily - 14
時系列の長さ: Weather Index を使用してモデルをトレーニングする場合、Forecast は、Forecast 気象データセットの特徴量化の開始日前のタイムスタンプを持つすべての時系列データセットを切り捨てます。Forecast weather データセットの機能には、次の開始日が含まれています。
- 米国リージョン: 2018 年 7 月 2 日
- 欧州リージョン: 2018 年 7 月 2 日
- アジアパシフィックリージョン: 2018 年 7 月 2 日
- カナダリージョン: 2019 年 7 月 2 日
- 南米リージョン: 2020 年 1 月 2 日
- 中米リージョン: 2020 年 9 月 2 日
- アフリカおよび中東リージョン: 2021 年 3 月 25 日
Weather Index を有効にすると、開始日の前のタイムスタンプを持つデータポイントは、予測子のトレーニング中に使用されません。
場所の数: ターゲット時系列データセットは、2000 の一意の場所を超えることはできません。
リージョンの境界: データセット内のすべてのアイテムは 1 つのリージョン内にある必要があります。
[Minimum time series length] (最小時系列長) : Weather Index をテストする際の追加のデータ要件により、時系列データセットの最小長は次のとおりです:

3 × ForecastHorizon + (BacktestWindows + 1) × BacktestWindowOffset

時系列データセットがこの要件を満たしていない場合は、以下を減らすことを検討してください。
- ForecastHorizon - 予測期間を短縮します。
- BacktestWindowOffset - バックテスト中にテストセットの長さを短くします。
- BacktestWindows - バックテストの数を減らします。

ブラウザで JavaScript が無効になっているか、使用できません。

AWS ドキュメントを使用するには、JavaScript を有効にする必要があります。手順については、使用するブラウザのヘルプページを参照してください。

ドキュメントの表記規則

予測子の再トレーニング

Holidays の特徴量化