Amazon Forecast ya no está disponible para nuevos clientes. Los clientes actuales de Amazon Forecast pueden seguir utilizando el servicio con normalidad. [Más información](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/) Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # CreatePredictor **nota** Esta operación crea un predictor heredado que no incluye todas las funcionalidades de predictor que proporciona Amazon Forecast. Para crear un predictor que sea compatible con todos los aspectos de Forecast, utilice [CreateAutoPredictor](API_CreateAutoPredictor.md). Crea un predictor de Amazon Forecast. **importante** Amazon Forecast ya no está disponible para nuevos clientes. Los clientes actuales de Amazon Forecast pueden seguir utilizando el servicio con normalidad. [Más información](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/) En la solicitud, proporcione un grupo de conjuntos de datos y especifique un algoritmo o deja que Amazon Forecast elija por usted un algoritmo mediante AutoML. Si especifica un algoritmo, también puede anular los hiperparámetros específicos del algoritmo. Amazon Forecast usa el algoritmo para entrenar un predictor con la versión más reciente de los conjuntos de datos del grupo de conjuntos de datos especificado. Luego podrá generar una previsión mediante la operación [CreateForecast](API_CreateForecast.md). Para consultar las métricas de evaluación, utilice la operación [GetAccuracyMetrics](API_GetAccuracyMetrics.md). Puede especificar una configuración de características para rellenar y agregar los campos de datos del conjunto de datos `TARGET_TIME_SERIES` a fin de mejorar el entrenamiento del modelo. Para obtener más información, consulte [FeaturizationConfig](API_FeaturizationConfig.md). En el caso de los conjuntos de datos RELATED\$1TIME\$1SERIES, `CreatePredictor` verifica que la `DataFrequency` especificada al crear el conjunto de datos coincida con la `ForecastFrequency`. Los conjuntos de datos TARGET\$1TIME\$1SERIES no tienen esta restricción. Amazon Forecast también verifica el formato del delimitador y de la marca temporal. Para obtener más información, consulte [Importación de conjuntos de datos](howitworks-datasets-groups.md). De forma predeterminada, los predictores se entrenan y evalúan en los cuantiles de 0,1 (P10), 0,5 (P50) y 0,9 (P90). Puede elegir tipos de previsión personalizados para entrenar y evaluar su predictor estableciendo los `ForecastTypes`. **AutoML** Si quiere que Amazon Forecast evalúe cada algoritmo y elija el que minimice la `objective function`, establezca `PerformAutoML` en `true`. La `objective function` se define como la media de las pérdidas ponderadas entre los tipos de previsión. De forma predeterminada, se trata de las pérdidas por cuantiles p10, p50 y p90. Para obtener más información, consulte [EvaluationResult](API_EvaluationResult.md). Cuando la opción AutoML está habilitada, no se permiten las propiedades siguientes: + `AlgorithmArn` + `HPOConfig` + `PerformHPO` + `TrainingParameters` Para obtener una lista de todos sus predictores, utilice la operación [ListPredictors](API_ListPredictors.md). **nota** Antes de poder usar el predictor para crear una previsión, el `Status` del previsor debe estar `ACTIVE`, lo que significa que el entrenamiento ha finalizado. Utilice la operación [DescribePredictor](API_DescribePredictor.md) para obtener el estado. ## Sintaxis de la solicitud ``` { "AlgorithmArn": "string", "AutoMLOverrideStrategy": "string", "EncryptionConfig": { "KMSKeyArn": "string", "RoleArn": "string" }, "EvaluationParameters": { "BackTestWindowOffset": number, "NumberOfBacktestWindows": number }, "FeaturizationConfig": { "Featurizations": [ { "AttributeName": "string", "FeaturizationPipeline": [ { "FeaturizationMethodName": "string", "FeaturizationMethodParameters": { "string" : "string" } } ] } ], "ForecastDimensions": [ "string" ], "ForecastFrequency": "string" }, "ForecastHorizon": number, "ForecastTypes": [ "string" ], "HPOConfig": { "ParameterRanges": { "CategoricalParameterRanges": [ { "Name": "string", "Values": [ "string" ] } ], "ContinuousParameterRanges": [ { "MaxValue": number, "MinValue": number, "Name": "string", "ScalingType": "string" } ], "IntegerParameterRanges": [ { "MaxValue": number, "MinValue": number, "Name": "string", "ScalingType": "string" } ] } }, "InputDataConfig": { "DatasetGroupArn": "string", "SupplementaryFeatures": [ { "Name": "string", "Value": "string" } ] }, "OptimizationMetric": "string", "PerformAutoML": boolean, "PerformHPO": boolean, "PredictorName": "string", "Tags": [ { "Key": "string", "Value": "string" } ], "TrainingParameters": { "string" : "string" } } ``` ## Parámetros de la solicitud La solicitud acepta los siguientes datos en formato JSON. ** [AlgorithmArn](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** El nombre de recurso de Amazon (ARN) del algoritmo que se va a utilizar para el entrenamiento del modelo. Obligatorio si `PerformAutoML` no está establecido en `true`. **Algoritmos admitidos** + `arn:aws:forecast:::algorithm/ARIMA` + `arn:aws:forecast:::algorithm/CNN-QR` + `arn:aws:forecast:::algorithm/Deep_AR_Plus` + `arn:aws:forecast:::algorithm/ETS` + `arn:aws:forecast:::algorithm/NPTS` + `arn:aws:forecast:::algorithm/Prophet` Tipo: cadena Limitaciones de longitud: longitud máxima de 256. Patrón: `arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+` Obligatorio: no ** [AutoMLOverrideStrategy](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** La estrategia de anulación del AutoML `LatencyOptimized` solo está disponible en la versión beta privada. Póngase en contacto con AWS Support o con el administrador de su cuenta para obtener más información sobre los privilegios de acceso. Se utiliza para anular la estrategia de AutoML predeterminada, que consiste en optimizar la precisión del predictor. Para aplicar una estrategia de AutoML que minimice el tiempo de entrenamiento, utilice `LatencyOptimized`. Este parámetro solo es válido para los predictores entrenados con AutoML. Tipo: cadena Valores válidos: `LatencyOptimized | AccuracyOptimized` Obligatorio: no ** [EncryptionConfig](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** Una clave AWS Key Management Service (KMS) y la función AWS Identity and Access Management (IAM) que Amazon Forecast puede asumir para acceder a la clave. Tipo: objeto [EncryptionConfig](API_EncryptionConfig.md) Obligatorio: no ** [EvaluationParameters](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** Se utiliza para anular los parámetros de evaluación predeterminados del algoritmo especificado. Amazon Forecast evalúa un predictor dividiendo un conjunto de datos en datos de entrenamiento y datos de prueba. Los parámetros de evaluación definen cómo realizar la división y el número de iteraciones. Tipo: objeto [EvaluationParameters](API_EvaluationParameters.md) Obligatorio: no ** [FeaturizationConfig](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** La configuración de caracterización. Tipo: objeto [FeaturizationConfig](API_FeaturizationConfig.md) Obligatorio: sí ** [ForecastHorizon](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** Especifica el número de pasos de tiempo para los que se ha entrenado al modelo para la predicción. El horizonte de previsión también se denomina longitud de predicción. Por ejemplo, si configura un conjunto de datos para la recopilación diaria de datos (utilizando el parámetro `DataFrequency` de la operación [CreateDataset](API_CreateDataset.md)) y establece el horizonte de previsión en 10 días, el modelo devuelve predicciones para 10 días. El horizonte máximo de previsión es 500 pasos de tiempo o 1/3 de la longitud del conjunto de datos TARGET\$1TIME\$1SERIES (el valor más pequeño). Tipo: entero Obligatorio: sí ** [ForecastTypes](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** Especifica los tipos de previsión usados para entrenar un predictor. Puede especificar hasta cinco tipos de previsión. Los tipos de previsión pueden ser cuantiles de 0,01 a 0,99, por incrementos de 0,01 o más. También puede especificar la previsión media con `mean`. El valor predeterminado es `["0.10", "0.50", "0.9"]`. Tipo: matriz de cadenas Miembros de la matriz: número mínimo de 1 artículo. Número máximo de 20 artículos. Limitaciones de longitud: longitud mínima de 2. La longitud máxima es de 4 caracteres. Patrón: `(^0?\.\d\d?$|^mean$)` Obligatorio: no ** [HPOConfig](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** Proporciona valores de anulación de hiperparámetros para el algoritmo. Si no proporciona este parámetro, Amazon Forecast utilizará los valores predeterminados. Los algoritmos individuales especifican qué hiperparámetros admiten la optimización de hiperparámetros (HPO). Para obtener más información, consulte [Algoritmos de Amazon Forecast](aws-forecast-choosing-recipes.md). Si ha incluido el objeto `HPOConfig`, debe establecer `PerformHPO` en true. Tipo: objeto [HyperParameterTuningJobConfig](API_HyperParameterTuningJobConfig.md) Obligatorio: no ** [InputDataConfig](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** Describe el grupo de conjuntos de datos que contiene los datos que se utilizarán para entrenar el predictor. Tipo: objeto [InputDataConfig](API_InputDataConfig.md) Obligatorio: sí ** [OptimizationMetric](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** La métrica de precisión utilizada para optimizar el predictor. El valor predeterminado es `AverageWeightedQuantileLoss`. Tipo: cadena Valores válidos: `WAPE | RMSE | AverageWeightedQuantileLoss | MASE | MAPE` Obligatorio: no ** [PerformAutoML](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** Si se debe realizar AutoML. Cuando Amazon Forecast ejecuta AutoML, evalúa los algoritmos que proporciona y elige el mejor algoritmo y la mejor configuración para su conjunto de datos de entrenamiento. El valor predeterminado es `false`. En este caso, es necesario especificar un algoritmo. Establezca `PerformAutoML` en `true` para que Amazon Forecast ejecute AutoML. Esta es una buena opción si no está seguro de qué algoritmo es el adecuado para sus datos de entrenamiento. En este caso, `PerformHPO` debe ser false. Tipo: Booleano Obligatorio: no ** [PerformHPO](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** Si se debe realizar la optimización de hiperparámetros (HPO). HPO busca los valores de hiperparámetros óptimos para sus datos de entrenamiento. El proceso de realizar la HPO se conoce como ejecutar un trabajo de ajuste de hiperparámetros. El valor predeterminado es `false`. En este caso, Amazon Forecast utiliza los valores de hiperparámetros predeterminados del algoritmo elegido. Para anular los valores predeterminados, establezca `PerformHPO` en `true` y, si lo desea, suministre el objeto [HyperParameterTuningJobConfig](API_HyperParameterTuningJobConfig.md). El trabajo de ajuste especifica la métrica que se debe optimizar, los hiperparámetros que participan en el ajuste y el rango válido para cada hiperparámetro ajustable. En este caso, es necesario que especifique un algoritmo y `PerformAutoML` debe ser false. Los siguientes algoritmos son compatibles con HPO: + DeepAR\$1 + CNN-QR Tipo: Booleano Obligatorio: no ** [PredictorName](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** Un nombre para el predictor Tipo: cadena Limitaciones de longitud: longitud mínima de 1. La longitud máxima es de 63. Patrón: `^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]*` Obligatorio: sí ** [Tags](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** Los metadatos opcionales que se aplican al predictor para ayudarle a categorizarlos y organizarlos. Cada etiqueta está formada por una clave y un valor opcional, ambos definidos por el usuario. Se aplican las siguientes restricciones básicas a las etiquetas de : + Número máximo de etiquetas por recurso: 50. + Para cada recurso, cada clave de etiqueta debe ser única y cada clave de etiqueta solo puede tener un valor. + Longitud máxima de la clave: 128 caracteres Unicode en UTF-8 + Longitud máxima del valor: 256 caracteres Unicode en UTF-8 + Si se utiliza su esquema de etiquetado en múltiples servicios y recursos, recuerde que otros servicios pueden tener otras restricciones sobre caracteres permitidos. Los caracteres generalmente permitidos son: letras, números y espacios representables en UTF-8, y los siguientes caracteres: \$1 - =. \$1:/@. + Las claves y los valores de las etiquetas distinguen entre mayúsculas y minúsculas. + No utilice `aws:``AWS:`, ni ninguna combinación de mayúsculas o minúsculas, como un prefijo para las teclas, ya que está reservado para su uso. AWS Las claves de etiquetas que tienen este prefijo no se pueden editar ni eliminar. Los valores pueden tener este prefijo. Si el valor de una etiqueta tiene `aws` como prefijo pero la clave no, Forecast la considera una etiqueta de usuario y se contabilizará en el límite de 50 etiquetas. Las etiquetas que tengan solo el prefijo de clave de `aws` no cuentan para el límite de etiquetas por recurso. Tipo: matriz de objetos [Tag](API_Tag.md) Miembros de la matriz: número mínimo de 0 artículos. La cantidad máxima es de 200 artículos. Obligatorio: no ** [TrainingParameters](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** Los hiperparámetros que se deben anular para el entrenamiento del modelo. Los hiperparámetros que puede anular se muestran en los algoritmos individuales. Para ver la lista de los algoritmos admitidos, consulte [Algoritmos de Amazon Forecast](aws-forecast-choosing-recipes.md). Tipo: mapa de cadena a cadena Entradas de mapa: número mínimo de 0 artículos. Número máximo de 100 artículos. Limitaciones de longitud de clave: longitud máxima de 256. Patrón de clave: `^[a-zA-Z0-9\-\_\.\/\[\]\,\\]+$` Limitaciones de longitud de valor: longitud máxima de 256. Patrón de valores: `^[a-zA-Z0-9\-\_\.\/\[\]\,\"\\\s]+$` Obligatorio: no ## Sintaxis de la respuesta ``` { "PredictorArn": "string" } ``` ## Elementos de respuesta Si la acción se realiza correctamente, el servicio devuelve una respuesta HTTP 200. El servicio devuelve los datos siguientes en formato JSON. ** [PredictorArn](#API_CreatePredictor_ResponseSyntax) ** El nombre de recurso de Amazon (ARN) del predictor. Tipo: cadena Limitaciones de longitud: longitud máxima de 256. Patrón: `arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+` ## Errores ** InvalidInputException ** No podemos procesar la solicitud porque incluye un valor no válido o un valor que supera el rango válido. Código de estado HTTP: 400 ** LimitExceededException ** Se ha superado el límite en el número de recursos por cuenta. Código de estado HTTP: 400 ** ResourceAlreadyExistsException ** Ya existe un recurso con este nombre. Inténtelo de nuevo con un nombre diferente. Código de estado HTTP: 400 ** ResourceInUseException ** El recurso especificado está en uso. Código de estado HTTP: 400 ** ResourceNotFoundException ** No podemos encontrar un recurso con ese nombre de recurso de Amazon (ARN). Compruebe el ARN e inténtelo de nuevo. Código de estado HTTP: 400 ## Véase también Para obtener más información sobre el uso de esta API en uno de los idiomas específicos AWS SDKs, consulta lo siguiente: + [AWS Interfaz de línea de comandos V2](https://docs.aws.amazon.com/goto/cli2/forecast-2018-06-26/CreatePredictor) + [AWS SDK para .NET V4](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV4/forecast-2018-06-26/CreatePredictor) + [AWS SDK para C\$1\$1](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/forecast-2018-06-26/CreatePredictor) + [AWS SDK para Go v2](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForGoV2/forecast-2018-06-26/CreatePredictor) + [AWS SDK para Java V2](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/forecast-2018-06-26/CreatePredictor) + [AWS SDK para JavaScript V3](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaScriptV3/forecast-2018-06-26/CreatePredictor) + [AWS SDK para Kotlin](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForKotlin/forecast-2018-06-26/CreatePredictor) + [AWS SDK para PHP V3](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForPHPV3/forecast-2018-06-26/CreatePredictor) + [AWS SDK para Python](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/forecast-2018-06-26/CreatePredictor) + [AWS SDK para Ruby V3](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForRubyV3/forecast-2018-06-26/CreatePredictor)