聚合的工作原理 - Amazon Forecast

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聚合的工作原理

在训练期间,Amazon Forecast 会汇总与您指定的预测频率不一致的所有数据。例如,您可能有一些每日数据,但指定每周预测频率。Forecast 根据每日数据所属的星期对齐每日数据。然后,Forecast 将其合并为每周的单一记录。Forecast 根据数据与时间界限的关系确定数据属于哪一周(或月或日等)。时间界限指定时间单位的开始,例如一天的哪一小时开始或一周的哪一天开始。

对于每小时和每分钟预测或未指定的时间界限,Forecast 使用基于频率的时间单位的默认时间边界。auto 具有每日、每周、每月或每年预测频率 有关时间边界的更多信息,请参阅时间边界.

在聚合期间,默认的转换方法是对数据求和。您可以在创建预测变量时配置转换。您在中执行此操作输入数据配置部分创建预测指标Forecast 控制台中的页面。或者你可以在中设置转换方法Transformations中的参数AttributeConfig的 CreateAutoPredictor 操作。

下表显示了使用默认时间界限对每小时预测频率进行聚合的示例:每个小时都从小时的顶部开始。

预转换

Time 数据 在整点
2018-03-03 01:00:00 100
2018-03-03 02:20:00 50
2018-03-03 02:45:00 20
2018-03-03 04:00:00 120

后转换

Time 数据 注意
2018-03-03 01:00:00 100
2018-03-03 02:00:00 70 2:00:00 与 02:59:59 之间的值的总和 (50 + 20)
2018-03-03 03:00:00 Empty 03:00:00 与 03:59:59 之间没有值
2018-03-03 04:00:00 120

下图显示了 Forecast 如何转换数据以适应默认的每周时间边界。