FeaturizationConfig

참고

이 객체는 CreatePredictor 작업에 속합니다. CreateAutoPredictor를 사용하여 예측기를 생성한 경우 AttributeConfig를 참조하세요.

CreatePredictor 작업에서는 지정된 알고리즘이 지정된 데이터 세트 그룹을 사용하여 모델을 훈련합니다. 모델을 훈련하기 전에 데이터 필드를 수정하도록 작업에 지시할 수도 있습니다. 이러한 수정을 특성화라고 합니다.

FeaturizationConfig 객체를 사용하여 특성화를 정의합니다. 특성화하려는 각 필드마다 하나씩 변환 배열을 지정합니다. 그런 다음 CreatePredictor 요청에 FeaturizationConfig 객체를 포함시킵니다. Amazon Forecast는 모델 훈련 전에 TARGET_TIME_SERIES 및 RELATED_TIME_SERIES 데이터 세트에 특성화를 적용합니다.

여러 특성화 구성을 생성할 수 있습니다. 예를 들어 서로 다른 특성화 구성을 지정하여 CreatePredictor 작업을 두 번 호출할 수 있습니다.

목차

ForecastFrequency

예측에서의 예측 빈도.

유효한 간격은 정수와 그 뒤에 붙은 Y(년), M(월), W(주), D(일), H(시) 및 min(분)입니다. 예를 들어 “1D”는 매일을 나타내고 “15min”은 15분마다를 나타냅니다. 한 단계 위로 큰 빈도와 겹치는 값은 지정할 수 없습니다. 예를 들어 60분은 1시간에 해당하므로 지정할 수 없습니다. 각 빈도의 유효한 값은 다음과 같습니다.

• 분 - 1~59

• 시 - 1~23

• 일 - 1~6

• 주 - 1~4

• 월 - 1~11

• 년 - 1

따라서 격주로 예측하려면 “2W”를 지정합니다. 또는 분기별 예측을 원하는 경우 “3M”을 지정합니다.

빈도는 TARGET_TIME_SERIES 데이터 세트 빈도보다 크거나 같아야 합니다.

RELATED_TIME_SERIES 데이터 세트를 제공하는 경우 빈도는 TARGET_TIME_SERIES 데이터 세트 빈도와 같아야 합니다.

유형: 문자열

길이 제약: 최소 길이는 1입니다. 최대 길이는 5입니다.

패턴: ^Y|M|W|D|H|30min|15min|10min|5min|1min$

필수 항목 여부: 예

Featurizations

데이터 세트의 필드를 위한 특성화(변환) 정보의 배열입니다.

유형: Featurization 객체 배열

배열 멤버: 최소 항목 수는 1개입니다. 최대 항목 수 50개.

필수 항목 여부: 아니요

ForecastDimensions

생성된 예측을 그룹화하는 방법을 지정하는 차원(필드) 이름의 배열입니다.

예를 들어 모든 매장의 항목 판매 예측을 생성 중이고 데이터 세트에 store_id 필드가 포함되어 있다고 가정해 보겠습니다. 각 항목의 매장별 판매 예측을 원하는 경우 store_id를 차원으로 지정합니다.

TARGET_TIME_SERIES 데이터 세트에서 지정된 모든 예측 차원은 CreatePredictor 요청에서 지정하지 않아도 됩니다. RELATED_TIME_SERIES 데이터 세트에서 지정된 모든 예측 차원은 CreatePredictor 요청에서 지정해야 합니다.

유형: 문자열 배열

배열 멤버: 최소 항목 수는 1개입니다. 최대 항목 수는 10개입니다.

길이 제약: 최소 길이는 1입니다. 최대 길이는 63입니다.

패턴: ^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]*

필수 항목 여부: 아니요

참고 항목

이 API를 언어별 AWS SDK 중 하나로 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.

• AWS SDK for C++

• AWS SDK for Go

• AWS SDK for Java V2

• AWS SDK for Ruby V3