Syntaxe de la requête Paramètres de demande Syntaxe de la réponse Eléments de réponse Erreurs Voir aussi

CreatePredictor

Note

Cette opération crée un prédicteur existant qui n'inclut pas toutes les fonctionnalités de prédiction fournies par Amazon Forecast. Pour créer un prédicteur compatible avec tous les aspects de Forecast, utilisezCreateAutoPredictor.

Crée un prédicteur Amazon Forecast.

Important

Amazon Forecast n'est plus disponible pour les nouveaux clients. Les clients existants d'Amazon Forecast peuvent continuer à utiliser le service normalement. En savoir plus »

Dans la demande, indiquez un groupe de jeux de données et spécifiez un algorithme ou laissez Amazon Forecast choisir un algorithme pour vous à l'aide d'AutoML. Si vous spécifiez un algorithme, vous pouvez également modifier les hyperparamètres spécifiques à l'algorithme.

Amazon Forecast utilise cet algorithme pour entraîner un prédicteur à l'aide de la dernière version des jeux de données du groupe de jeux de données spécifié. Vous pouvez ensuite générer une prévision à l'aide de cette CreateForecast opération.

Pour consulter les métriques d'évaluation, utilisez l'opération GetAccuracyMetrics.

Vous pouvez spécifier une configuration de fonctionnalités pour remplir et agréger les champs de données du TARGET_TIME_SERIES jeu de données afin d'améliorer l'apprentissage des modèles. Pour de plus amples informations, veuillez consulter FeaturizationConfig.

Pour les ensembles de données RELATED_TIME_SERIES, CreatePredictor vérifie que la valeur DataFrequency spécifiée lors de la création de l'ensemble de données correspond à la valeur. ForecastFrequency Les ensembles de données TARGET_TIME_SERIES ne sont pas soumis à cette restriction. Amazon Forecast vérifie également le format du délimiteur et de l'horodatage. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Importation de jeux de données.

Par défaut, les prédicteurs sont entraînés et évalués aux quantiles 0,1 (P10), 0,5 (P50) et 0,9 (P90). Vous pouvez choisir des types de prévisions personnalisés pour entraîner et évaluer votre prédicteur en définissant leForecastTypes.

AutomL

Si vous souhaitez qu'Amazon Forecast évalue chaque algorithme et choisisse celui qui le minimiseobjective function, définissez surPerformAutoML. true Le objective function est défini comme la moyenne des pertes pondérées sur les types de prévisions. Par défaut, il s'agit des pertes quantiles p10, p50 et p90. Pour de plus amples informations, veuillez consulter EvaluationResult.

Lorsque AutoML est activé, les propriétés suivantes ne sont pas autorisées :

AlgorithmArn
HPOConfig
PerformHPO
TrainingParameters

Pour obtenir la liste de tous vos prédicteurs, utilisez l'ListPredictorsopération.

Note

Avant de pouvoir utiliser le prédicteur pour créer une prévision, vous devez indiquer que l'entraînement est terminé. Status ACTIVE Pour obtenir le statut, utilisez l'DescribePredictoropération.

Syntaxe de la requête


{
   "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" 
   }
}

Paramètres de demande

Cette demande accepte les données suivantes au format JSON.

AlgorithmArn

Le nom de ressource Amazon (ARN) de l'algorithme à utiliser pour l'apprentissage des modèles. Obligatoire si PerformAutoML ce paramètre n'est pas défini surtrue.

Algorithmes supportés :

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

Type : Chaîne

Contraintes de longueur : longueur maximale de 256.

Modèle : arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+

Obligatoire : non

AutoMLOverrideStrategy

Note

La stratégie de LatencyOptimized remplacement AutoML n'est disponible qu'en version bêta privée. Contactez AWS le support ou votre responsable de compte pour en savoir plus sur les privilèges d'accès.

Utilisée pour remplacer la stratégie AutoML par défaut, qui consiste à optimiser la précision des prédicteurs. Pour appliquer une stratégie AutoML qui minimise le temps d'entraînement, utilisez. LatencyOptimized

Ce paramètre n'est valide que pour les prédicteurs entraînés à l'aide d'AutoML.

Type : Chaîne

Valeurs valides : LatencyOptimized | AccuracyOptimized

Obligatoire : non

EncryptionConfig

Une clé AWS Key Management Service (KMS) et le rôle Gestion des identités et des accès AWS (IAM) qu'Amazon Forecast peut assumer pour accéder à la clé.

Type : objet EncryptionConfig

Obligatoire : non

EvaluationParameters

Utilisé pour remplacer les paramètres d'évaluation par défaut de l'algorithme spécifié. Amazon Forecast évalue un prédicteur en divisant un ensemble de données en données d'entraînement et en données de test. Les paramètres d'évaluation définissent comment effectuer le fractionnement et le nombre d'itérations.

Type : objet EvaluationParameters

Obligatoire : non

FeaturizationConfig

Configuration de la fonctionnalité.

Type : objet FeaturizationConfig

Obligatoire : oui

ForecastHorizon

Spécifie le nombre de pas temporels que le modèle est entraîné à prévoir. L’horizon de prévision est également appelé longueur de prédiction.

Par exemple, si vous configurez un ensemble de données pour la collecte quotidienne de données (à l'aide du DataFrequency paramètre de l'CreateDatasetopération) et que vous définissez l'horizon de prévision sur 10, le modèle renvoie des prévisions pour 10 jours.

L'horizon de prévision maximal est le moins élevé entre 500 pas temporels ou la longueur de l'ensemble 1/3 de données TARGET_TIME_SERIES.

Type : Integer

Obligatoire : oui

ForecastTypes

Spécifie les types de prévisions utilisés pour entraîner un prédicteur. Vous pouvez spécifier jusqu'à cinq types de prévisions. Les types de prévisions peuvent être des quantiles compris entre 0,01 et 0,99, par incréments de 0,01 ou plus. Vous pouvez également spécifier la prévision moyenne avecmean.

La valeur par défaut est ["0.10", "0.50", "0.9"].

Type : tableau de chaînes

Membres du tableau : Nombre minimum de 1 élément. Nombre maximum de 20 éléments.

Contraintes de longueur : longueur minimale de 2. Longueur maximale de 4.

Modèle : (^0?\.\d\d?$|^mean$)

Obligatoire : non

HPOConfig

Fournit des valeurs de remplacement des hyperparamètres pour l'algorithme. Si vous ne fournissez pas ce paramètre, Amazon Forecast utilise les valeurs par défaut. Les algorithmes individuels spécifient quels hyperparamètres prennent en charge l'optimisation des hyperparamètres (HPO). Pour de plus amples informations, veuillez consulter Algorithmes d'Amazon Forecast.

Si vous avez inclus l'HPOConfigobjet, vous devez le PerformHPO définir sur true.

Type : objet HyperParameterTuningJobConfig

Obligatoire : non

InputDataConfig

Décrit le groupe de jeux de données qui contient les données à utiliser pour entraîner le prédicteur.

Type : objet InputDataConfig

Obligatoire : oui

OptimizationMetric

La métrique de précision utilisée pour optimiser le prédicteur. La valeur par défaut est AverageWeightedQuantileLoss.

Type : Chaîne

Valeurs valides : WAPE | RMSE | AverageWeightedQuantileLoss | MASE | MAPE

Obligatoire : non

PerformAutoML

S'il faut exécuter AutoML. Lorsqu'Amazon Forecast exécute AutoML, il évalue les algorithmes qu'il fournit et choisit le meilleur algorithme et la meilleure configuration pour votre jeu de données d'entraînement.

La valeur par défaut est false. Dans ce cas, vous devez spécifier un algorithme.

Définissez cette PerformAutoML option true pour qu'Amazon Forecast exécute AutoML. C'est une bonne option si vous ne savez pas quel algorithme convient à vos données d'entraînement. Dans ce cas, elle PerformHPO doit être fausse.

Type : booléen

Obligatoire : non

PerformHPO

S'il faut effectuer une optimisation des hyperparamètres (HPO). HPO trouve les valeurs d'hyperparamètres optimales pour vos données d'entraînement. Le processus d'exécution du HPO est connu sous le nom d'exécution d'une tâche de réglage des hyperparamètres.

La valeur par défaut est false. Dans ce cas, Amazon Forecast utilise les valeurs d'hyperparamètres par défaut de l'algorithme choisi.

Pour remplacer les valeurs par défaut, définissez sur PerformHPO true et, éventuellement, fournissez l'HyperParameterTuningJobConfigobjet. La tâche de réglage spécifie une métrique à optimiser, les hyperparamètres qui participent au réglage et la plage valide pour chaque hyperparamètre ajustable. Dans ce cas, vous devez spécifier un algorithme et la valeur PerformAutoML doit être fausse.

Les algorithmes suivants prennent en charge HPO :

DeepAR+
CNN-QR

Type : booléen

Obligatoire : non

PredictorName

Nom du prédicteur.

Type : Chaîne

Contraintes de longueur : longueur minimum de 1. Longueur maximum de 63.

Modèle : ^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]*

Obligatoire : oui

Tags

Les métadonnées facultatives que vous appliquez au prédicteur pour vous aider à les classer et à les organiser. Chaque balise est constituée d’une clé et d’une valeur facultative que vous définissez.

Les restrictions de base suivantes s’appliquent aux balises :

Nombre maximum de balises par ressource : 50.
Pour chaque ressource, chaque clé d'identification doit être unique, et chaque clé d'identification peut avoir une seule valeur.
Longueur de clé maximale : 128 caractères Unicode. UTF-8
Longueur de valeur maximale : 256 caractères Unicode. UTF-8
Si votre schéma de balisage est utilisé pour plusieurs services et ressources , n’oubliez pas que d’autres services peuvent avoir des restrictions concernant les caractères autorisés. Les caractères généralement autorisés sont : les lettres, les chiffres et les espaces pouvant être représentés par UTF-8, et les caractères suivants : + - =. _ :/@.
Les clés et les valeurs des balises font la distinction entre majuscules et minuscules.
N'utilisez pas aws:AWS:, ou toute combinaison majuscule ou minuscule de ce type, comme préfixe pour les clés, car son utilisation est réservée. AWS Vous ne pouvez ni modifier ni supprimer les clés de tag avec ce préfixe. Les valeurs peuvent avoir ce préfixe. Si une valeur de balise a aws pour préfixe mais pas la clé, Forecast considère qu'il s'agit d'une balise utilisateur et sera prise en compte dans la limite de 50 balises. Les balises dont le seul préfixe clé est ne sont aws pas prises en compte dans vos balises par limite de ressource.

Type : tableau d’objets Tag

Membres du tableau : nombre minimum de 0 élément. Nombre maximum de 200 éléments.

Obligatoire : non

TrainingParameters

Les hyperparamètres à modifier pour l'entraînement des modèles. Les hyperparamètres que vous pouvez modifier sont répertoriés dans les algorithmes individuels. Pour obtenir la liste des algorithmes pris en charge, consultezAlgorithmes d'Amazon Forecast.

Type : mappage chaîne/chaîne

Entrées cartographiques : nombre minimum de 0 éléments. Nombre maximal de 100 éléments.

Contraintes relatives à la longueur des touches : longueur maximale de 256.

Modèle de clé :^[a-zA-Z0-9\-\_\.\/\[\]\,\\]+$

Contraintes de longueur des valeurs : longueur maximale de 256.

Modèle de valeur : ^[a-zA-Z0-9\-\_\.\/\[\]\,\"\\\s]+$

Obligatoire : non

Syntaxe de la réponse


{
   "PredictorArn": "string"
}

Eléments de réponse

Si l’action aboutit, le service renvoie une réponse HTTP 200.

Les données suivantes sont renvoyées au format JSON par le service.

PredictorArn

Le nom de ressource Amazon (ARN) du prédicteur.

Type : Chaîne

Contraintes de longueur : longueur maximale de 256.

Modèle : arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+

Erreurs

InvalidInputException

Nous ne pouvons pas traiter la demande car elle contient une valeur non valide ou une valeur qui dépasse la plage valide.

Code d’état HTTP : 400

LimitExceededException

La limite du nombre de ressources par compte a été dépassée.

Code d’état HTTP : 400

ResourceAlreadyExistsException

Il existe déjà une ressource portant ce nom. Réessayez avec un autre nom.

Code d’état HTTP : 400

ResourceInUseException

La ressource spécifiée est en cours d'utilisation.

Code d’état HTTP : 400

ResourceNotFoundException

Nous ne trouvons aucune ressource portant ce nom de ressource Amazon (ARN). Vérifiez l'ARN et réessayez.

Code d’état HTTP : 400

Voir aussi

Pour plus d'informations sur l'utilisation de cette API dans l'un des AWS kits SDK spécifiques à une langue, consultez les rubriques suivantes :

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Conventions de rédaction

CreateMonitor

CreatePredictorBacktestExportJob