Prédicteurs d'entraînement

Pour créer un prédicteur

Pour plus d'informations sur les ensembles de données supplémentaires, reportez-vous aux sections Indice météorologique etFonctionnalité des fêtes. Pour en savoir plus sur la personnalisation des types de prévisions et des mesures d'optimisation, consultezÉvaluation de la précision des prédicteurs.

Pour créer un prédicteur automatique avec leAWS CLI, utilisez la create-predictor commande. Le code suivant crée un indicateur automatique qui fait des prévisions pour 14 jours dans le futur.

Donnez un nom au prédicteur et à l'Amazon Resource Name (ARN) du groupe de données qui inclut vos données d'entraînement. Modifiez éventuellement l'horizon de prévision et la fréquence des prévisions. Ajoutez éventuellement des balises pour le prédicteur. Pour plus d’informations, consultez Identification des ressources Amazon Forecast.

Pour plus d'informations sur les paramètres obligatoires et facultatifs, voirCreateAutoPredictor.

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

Pour en savoir plus sur la personnalisation des types de prévisions et des mesures d'optimisation, consultez Évaluation de la précision des prédicteurs The Weather Index et Holidays. Des ensembles de données supplémentaires sont définis dans le DataConfig type de données. Pour plus d'informations sur les ensembles de données supplémentaires, reportez-vous aux sections Indice météorologique etFonctionnalité des fêtes.

Pour créer un prédicteur automatique avec le SDK pour Python (Boto3), utilisez la méthode. create_auto_predictor Le code suivant crée un indicateur automatique qui fait des prévisions pour 14 jours dans le futur.

Donnez un nom au prédicteur et à l'Amazon Resource Name (ARN) du groupe de données qui inclut vos données d'entraînement. Modifiez éventuellement l'horizon de prévision et la fréquence des prévisions. Ajoutez éventuellement des balises pour le prédicteur. Pour plus d’informations, consultez Identification des ressources Amazon Forecast.

Pour plus d'informations sur les paramètres obligatoires et facultatifs, voirCreateAutoPredictor.

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'])

Pour en savoir plus sur la personnalisation des types de prévisions et des mesures d'optimisation, consultez Évaluation de la précision des prédicteurs The Weather Index et Holidays. Des ensembles de données supplémentaires sont définis dans le DataConfig type de données. Pour plus d'informations sur les ensembles de données supplémentaires, reportez-vous aux sections Indice météorologique etFonctionnalité des fêtes.

Pour mettre à niveau un prédicteur

Pour mettre à niveau un prédicteur avec leAWS CLI, utilisez la create-predictor méthode, mais spécifiez uniquement le nom du prédicteur et la valeur de reference-predictor-arn (l'ARN du prédicteur que vous souhaitez mettre à niveau).

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

Pour mettre à niveau un prédicteur avec le SDK pour Python (Boto3), create_auto_predictor utilisez la méthode, mais spécifiez uniquement le nom du prédicteur et la ReferencePredictorArn valeur de (l'ARN du prédicteur que vous souhaitez mettre à niveau).

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'])

Pour utiliser AutoML

À l'aide de cette CreatePredictoropération, définissez la valeur de PerformAutoML à"true".

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

Si vous utilisez AutoML, vous ne pouvez pas définir de valeur pour les CreatePredictor paramètres suivants :AlgorithmArn,,HPOConfig. TrainingParameters