使用 SageMaker Canvas 建立預測模型

QuickSight 作者可以將數據導出到 SageMaker Canvas 中以構建可以發送回的 ML 模型 QuickSight。作者可以使用這些機器學習模型透過預測分析來擴增其資料集，進而將資料集用於建立分析和儀表板。

先決條件

• 與 IAM 身分中心整合的 QuickSight 帳戶。如果您的 QuickSight 帳戶未與 IAM 身分中心整合，請建立新 QuickSight 帳戶，然後選擇使用已啟用 IAM 身分中心的應用程式做為身分提供者。

  • 如需 IAM Identity Center 的詳細資訊，請參閱 Getting started 中的內容。

  • 若要進一步了解如何整 QuickSight 合 IAM 身分中心，請參閱使用 IAM 身分中心設定您的 Amazon QuickSight 帳戶。

  • 若要將資產從現有 QuickSight 帳戶匯入與 IAM 身分中心整合的新 QuickSight 帳戶，請參閱資產套件作業。

• 與 IAM 身分中心整合的新 SageMaker 網域。如需使用 IAM 身分中心加入 SageMaker 網域的詳細資訊，請參閱使用 IAM 身分中心加入 SageMaker 網域。

在 Amazon 的 SageMaker 畫布中建立預測模型 QuickSight

若要在 SageMaker Canvas 中建立預測模型

1. 登入 QuickSight 並導覽至您要為其建立預測模型的表格式表格或樞紐分析表。

2. 開啟視覺化效果選單並選擇建置預測模型。

3. 在出現的「在 SageMaker 畫布中建立預測模型」彈出式視窗中，檢閱顯示的資訊，然後選擇「將資料匯出至 SAGEMAKER CANVAS」。

4. 在出現的「匯出」窗格中，在匯出完成時選擇「移至 SAGEMAKER CANVAS」以移至「 SageMaker 畫布」主控台。

5. 在 SageMaker Canvas 中，使用您從中匯出的資料建立預測模型 QuickSight。您可以選擇跟隨引導式導覽來協助您建置預測模型，也可以略過導覽按自己的步調進行。有關在 SageMaker Canvas 中建立預測模型的詳細資訊，請參閱建立模型。

6. 將預測模型傳回 QuickSight。有關將模型從 SageMaker Canvas 發送到 Amazon 的更多信息 QuickSight，請參閱將模型發送到 Amazon QuickSight。

使用 SageMaker 畫布模型建立資料集

在 SageMaker Canvas 中建立預測模型並將其傳回之後 QuickSight，請使用新模型建立新資料集或將其套用至現有資料集。

將預測欄位新增至資料集

1. 開啟主 QuickSight 控台，瀏覽至 [資料集] 頁面，然後選擇 [資料集]。

2. 上傳新資料集或選擇現有資料集。

3. 選擇編輯。

4. 在資料集的資料準備頁面上，選擇 [新增]，然後選擇 [新增預測欄位] 以開啟強制回應。 SageMaker

5. 在「模型」中，選擇您從「 SageMaker 畫布」傳送 QuickSight 到的模型。結構描述檔案會自動填入進階設定窗格中。檢閱輸入，然後選擇下一步。

6. 在 [檢閱輸出] 窗格中，輸入欄位名稱和描述，以供您在 SageMaker Canvas 中建立的模型鎖定目標。

7. 完成後，選擇準備資料。

8. 選擇準備資料後，您將被重新導向到資料集頁面。若要發布新資料集，請選擇發布並視覺化。

當您發佈使用 SageMaker Canvas 模型的新資料集時，資料會匯入 SPICE，而批次推論工作則會從中 SageMaker開始。這些程序最長可能需要 10 分鐘的時間才能完成。

考量事項

下列限制適用於建立含有 QuickSight 資料的 SageMaker Canvas 模型。

• 用於將資料傳送至 SageMaker Canvas 的「建立預測模型」選項僅適用於表格和表格式樞紐分析表視覺效果。資料表或樞紐分析表視覺化效果必須具有 2 到 1,000 個欄位，以及至少 500 列。

• 當您為資料集新增預測欄位時，包含整數或地理資料類型的資料集將會遇到結構描述映射錯誤。若要解決此問題，請從資料集中移除整數或地理資料類型，或將它們轉換為新的資料類型。