Trainingsvorhersagen - Amazon Forecast
Erstellen eines PrädiktorsUpgrade auf AutoPredictorVerwenden zusätzlicher DatensätzeArbeiten mit Legacy-Prädiktoren

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Trainingsvorhersagen

Ein Prädiktor ist ein Amazon-Forecast-Modell, das anhand Ihrer Zielzeitreihe, verwandter Zeitreihen, Elementmetadaten und aller zusätzlichen Datensätze, die Sie einbeziehen, trainiert wird. Sie können Prädiktoren verwenden, um Prognosen basierend auf Ihren Zeitreihendaten zu generieren.

Standardmäßig erstellt Amazon Forecast eine AutoPredictor, wobei Forecast die optimale Kombination von Algorithmen auf jede Zeitreihe in Ihren Datensätzen anwendet.

Themen

Erstellen eines Prädiktors

Amazon Forecast benötigt die folgenden Eingaben, um einen Prädiktor zu trainieren:

  • Datensatzgruppe – Eine Datensatzgruppe, die einen Zielzeitreihendatensatz enthalten muss. Der Zielzeitreihendatensatz enthält das Zielattribut (item_id) und das Zeitstempelattribut sowie alle Dimensionen. Verwandte Zeitreihen- und Elementmetadaten sind optional. Weitere Informationen finden Sie unter Datensätze importieren.

  • Prognosefrequenz – Die Granularität Ihrer Prognosen (stündlich, täglich, wöchentlich usw.). Mit Amazon Forecast können Sie die genaue Granularität Ihrer Prognosen bestimmen, wenn Sie die Frequenzeinheit und den Wert angeben. Nur Ganzzahlwerte sind zulässig

    Frequenzeinheit Zulässige Werte
    Minutenweise 1-59
    Stündlich 1-23
    Täglich 1-6
    Wöchentlich 1-4
    Monatlich 1-11
    Jährlich 1

    Wenn Sie beispielsweise alle zwei Wochen Prognosen wünschen, ist Ihre Frequenzeinheit wöchentlich und der Wert ist 2. Oder wenn Sie vierteljährliche Prognosen wünschen, ist Ihre Frequenzeinheit monatlich und der Wert ist 3.

    Wenn Ihre Daten mit einer höheren Häufigkeit als die Prognosefrequenz erfasst werden, werden sie mit der Prognosefrequenz aggregiert. Dazu gehören die nachfolgende Zeitreihe und die zugehörigen Zeitreihendaten. Weitere Informationen zur Aggregation finden Sie unter Datenaggregation für verschiedene Prognosefrequenzen.

  • Prognosehorizont – Die Anzahl der prognostizierten Zeitschritte.

Sie können auch Werte für die folgenden optionalen Eingaben festlegen:

  • Zeitausrichtungsgrenze – Die Zeitgrenze Forecast verwendet , um Ihre Daten zu aggregieren und Prognosen zu generieren, die der von Ihnen angegebenen Prognosefrequenz entsprechen. Weitere Informationen zur Aggregation finden Sie unter Datenaggregation für verschiedene Prognosefrequenzen. Informationen zur Angabe einer Zeitgrenze finden Sie unter Zeitgrenzen.

  • Prognosedimensionen – Dimensionen sind optionale Attribute in Ihrem Zielzeitreihendatensatz, die in Kombination mit dem Zielwert (item_id) verwendet werden können, um separate Zeitreihen zu erstellen.

  • Prognosetypen – Die Quantile, die zur Bewertung Ihres Prädiktors verwendet werden.

  • Optimierungsmetrik – Die Genauigkeitsmetrik, die zur Optimierung Ihres Prädiktors verwendet wird.

  • Zusätzliche Datensätze – Integrierte Amazon-Forecast-Datensätze wie der Trichterindex und Feiertage.

Sie können einen Prädiktor mit dem Software Development Kit (SDK) oder der Amazon-Forecast-Konsole erstellen.

Console

So erstellen Sie einen Prädiktor

  1. Melden Sie sich bei der an AWS Management Console und öffnen Sie die Amazon-Forecast-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/forecast/.

  2. Wählen Sie unter Datensatzgruppen Ihre Datensatzgruppe aus.

  3. Wählen Sie im Navigationsbereich Prädiktoren aus.

  4. Wählen Sie Neuen Prädiktor trainieren aus.

  5. Geben Sie Werte für die folgenden Pflichtfelder an:

    • Name – ein eindeutiger Prädiktorname.

    • Prognosefrequenz – die Granularität Ihrer Prognosen.

    • Prognosehorizont – Die Anzahl der zu prognostizierenden Zeitschritte.

  6. Wählen Sie Starten.

Weitere Informationen zu zusätzlichen Datensätzen finden Sie unter Wetter-Index und Feiertagsfeatureisierung. Weitere Informationen zum Anpassen von Prognosetypen und Optimierungsmetriken finden Sie unter Bewerten der Prädiktorgenauigkeit.

AWS CLI

Verwenden Sie den Befehl AWS CLI, um einen Auto-Prädiktor mit der zu erstellencreate-predictor. Der folgende Code erstellt einen Auto Predictor, der Prognosen für 14 Tage in der Zukunft trifft.

Geben Sie einen Namen für den Prädiktor und den Amazon-Ressourcennamen (ARN) der Datensatzgruppe an, die Ihre Trainingsdaten enthält. Ändern Sie optional den Prognosehorizont und die Prognosefrequenz. Fügen Sie optional beliebige Tags für den Prädiktor hinzu. Weitere Informationen finden Sie unter Markieren von Amazon-Forecast-Ressourcen.

Informationen zu erforderlichen und optionalen Parametern finden Sie unter CreateAutoPredictor.

aws forecast create-predictor \
--predictor-name predictor_name \
--data-config DatasetGroupArn="arn:aws:forecast:region:account:dataset-group/datasetGroupName" \
--forecast-horizon 14 \
--forecast-frequency D \
--tags Key=key1,Value=value1 Key=key2,Value=value2

Weitere Informationen zum Anpassen von Prognosetypen und Optimierungsmetriken finden Sie unter Bewerten der Prädiktorgenauigkeit Der Trichterindex und die zusätzlichen Datensätze sind innerhalb des DataConfig Datentyps definiert. Weitere Informationen zu zusätzlichen Datensätzen finden Sie unter Wetter-Index und Feiertagsfeatureisierung.

Python

Verwenden Sie die -create_auto_predictorMethode, um einen Auto Predictor mit dem SDK for Python (Boto3) zu erstellen. Der folgende Code erstellt einen Auto Predictor, der Prognosen für 14 Tage in der Zukunft trifft.

Geben Sie einen Namen für den Prädiktor und den Amazon-Ressourcennamen (ARN) der Datensatzgruppe an, die Ihre Trainingsdaten enthält. Ändern Sie optional den Prognosehorizont und die Prognosefrequenz. Fügen Sie optional beliebige Tags für den Prädiktor hinzu. Weitere Informationen finden Sie unter Markieren von Amazon-Forecast-Ressourcen.

Informationen zu erforderlichen und optionalen Parametern finden Sie unter CreateAutoPredictor. 

import boto3
            
forecast = boto3.client('forecast')

create_predictor_response = forecast.create_auto_predictor(
    PredictorName = 'predictor_name',
    ForecastHorizon = 14,
    ForecastFrequency = 'D',
    DataConfig = {
      "DatasetGroupArn": "arn:aws:forecast:region:account:dataset-group/datasetGroupName"
    },
    Tags = [ 
      { 
         "Key": "key1",
         "Value": "value1"
      },
      { 
         "Key": "key2",
         "Value": "value2"
      }
    ]
)
print(create_predictor_response['PredictorArn'])

Weitere Informationen zum Anpassen von Prognosetypen und Optimierungsmetriken finden Sie unter Bewerten der Prädiktorgenauigkeit Der Trichterindex und die zusätzlichen Datensätze sind innerhalb des DataConfig Datentyps definiert. Weitere Informationen zu zusätzlichen Datensätzen finden Sie unter Wetter-Index und Feiertagsfeatureisierung.

Upgrade auf AutoPredictor

Python-Notebooks

Eine step-by-step Anleitung zum Aktualisieren von AutoPredictorPrädiktoren auf finden Sie unter Aktualisieren eines Prädiktors auf AutoPredictor.

Prädiktoren, die mit AutoML oder manueller Auswahl (CreatePredictor) erstellt wurden, können auf eine aktualisiert werden AutoPredictor. Wenn Sie ein vorhandenes auf aktualisieren AutoPredictor , werden alle relevanten Prädiktor-Konfigurationseinstellungen übertragen.

Nach dem Upgrade auf bleibt AutoPredictorder ursprüngliche Prädiktor aktiv und der aktualisierte Prädiktor hat einen separaten Prädiktor-ARN. Auf diese Weise können Sie Genauigkeitsmetriken zwischen den beiden Prädiktoren vergleichen und trotzdem Prognosen mit dem ursprünglichen Prädiktor generieren.

Sie können einen Prädiktor mit dem Software Development Kit (SDK) oder der Amazon-Forecast-Konsole aktualisieren.

Console

So aktualisieren Sie einen Prädiktor

  1. Melden Sie sich bei der an AWS Management Console und öffnen Sie die Amazon-Forecast-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/forecast/.

  2. Wählen Sie im Navigationsbereich Prädiktoren aus.

  3. Wählen Sie den Prädiktor aus, den Sie aktualisieren möchten, und wählen Sie Aktualisieren aus.

  4. Legen Sie einen eindeutigen Namen für den aktualisierten Prädiktor fest.

  5. Wählen Sie Upgrade auf AutoPredictor.

CLI

Um einen Prädiktor mit der zu aktualisierenAWS CLI, verwenden Sie die Methode create-predictor, geben aber nur den Prädiktornamen und den Wert von an reference-predictor-arn (den ARN des Prädiktors, den Sie aktualisieren möchten). 

aws forecast create-predictor \
--predictor-name predictor_name \
--reference-predictor-arn arn:aws:forecast:region:account:predictor/predictorName
Python

Um einen Prädiktor mit dem SDK for Python (Boto3) zu aktualisieren, verwenden Sie die -create_auto_predictorMethode, geben jedoch nur den Prädiktornamen und den Wert von an ReferencePredictorArn (den ARN des Prädiktors, den Sie aktualisieren möchten). 

import boto3
            
forecast = boto3.client('forecast')

create_predictor_response = forecast.create_auto_predictor(
    PredictorName = 'predictor_name',
    ReferencePredictorArn = 'arn:aws:forecast:region:account:predictor/predictorName'
)
print(create_predictor_response['PredictorArn'])

Verwenden zusätzlicher Datensätze

Amazon Forecast kann bei der Erstellung Ihres Prädiktors den Bol Index und Feiertage enthalten. Der Bol Index enthält meteorologische Informationen in Ihr Modell und Bols enthält Informationen zu nationalen Feiertagen.

Der Bol Index erfordert ein „Geolocation“-Attribut in Ihrem Zielzeitreihendatensatz und Informationen zu Zeitzonen für Ihre Zeitstempel. Weitere Informationen finden Sie unter Wetter-Index.

Feiertage enthalten Feiertagsinformationen in über 250 Ländern. Weitere Informationen finden Sie unter Feiertagsfeatureisierung.

Arbeiten mit Legacy-Prädiktoren

Anmerkung

Informationen zum Upgrade eines vorhandenen Prädiktors auf finden Sie unter AutoPredictor. Upgrade auf AutoPredictor

AutoPredictor ist die standardmäßige und bevorzugte Methode, um einen Prädiktor mit Amazon Forecast zu erstellen. AutoPredictor erstellt Prädiktoren, indem die optimale Kombination von Algorithmen für jede Zeitreihe in Ihrem Datensatz angewendet wird.

Mit erstellte Prädiktoren AutoPredictor sind im Allgemeinen genauer als Prädiktoren, die mit AutoML oder manueller Auswahl erstellt wurden. Die Features „Prognoseerklärbarkeit“ und „Prädiktor-Neutraining“ sind nur für Prädiktoren verfügbar, die mit erstellt wurden AutoPredictor.

Amazon Forecast kann auch Legacy-Prädiktoren auf folgende Weise erstellen:

  1. AutoML – Forecast findet den leistungsstärksten Algorithmus und wendet ihn auf Ihren gesamten Datensatz an.

  2. Manuelle Auswahl – Wählen Sie manuell einen einzelnen Algorithmus aus, der auf Ihren gesamten Datensatz angewendet wird.

Möglicherweise können Sie einen Legacy-Prädiktor mit dem Software Development Kit (SDK) erstellen.

SDK

So verwenden Sie AutoML

Legen Sie mit der -CreatePredictorOperation den Wert von PerformAutoML auf fest"true".

{
    ...
    "PerformAutoML": "true",
}

Wenn Sie AutoML verwenden, können Sie keinen Wert für die folgenden CreatePredictor Parameter festlegen: AlgorithmArn, HPOConfig, TrainingParameters.