Sintaksis Permintaan Parameter Permintaan Sintaksis Respons Elemen Respons Kesalahan Lihat Juga

CreatePredictor

catatan

Operasi ini membuat prediktor lama yang tidak menyertakan semua fungsi prediktor yang disediakan oleh Amazon Forecast. Untuk membuat prediktor yang kompatibel dengan semua aspek Prakiraan, gunakanCreateAutoPredictor.

Membuat prediktor Amazon Forecast.

penting

Amazon Forecast tidak lagi tersedia untuk pelanggan baru. Pelanggan Amazon Forecast yang ada dapat terus menggunakan layanan seperti biasa. Pelajari lebih lanjut”

Dalam permintaan, berikan grup dataset dan tentukan algoritma atau biarkan Amazon Forecast memilih algoritma untuk Anda menggunakan AutoML. Jika Anda menentukan algoritma, Anda juga dapat mengganti hyperparameter spesifik algoritma.

Amazon Forecast menggunakan algoritma untuk melatih prediktor menggunakan versi terbaru dari kumpulan data dalam grup dataset yang ditentukan. Anda kemudian dapat membuat perkiraan menggunakan CreateForecast operasi.

Untuk melihat metrik evaluasi, gunakan GetAccuracyMetrics operasi.

Anda dapat menentukan konfigurasi fiturisasi untuk mengisi dan menggabungkan bidang data dalam TARGET_TIME_SERIES dataset untuk meningkatkan pelatihan model. Untuk informasi selengkapnya, lihat FeaturizationConfig.

Untuk kumpulan data RELATED_TIME_SERIES, CreatePredictor memverifikasi bahwa yang DataFrequency ditentukan saat dataset dibuat cocok dengan. ForecastFrequency Kumpulan data TARGET_TIME_SERIES tidak memiliki batasan ini. Amazon Forecast juga memverifikasi format pembatas dan stempel waktu. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengimpor Kumpulan Data.

Secara default, prediktor dilatih dan dievaluasi pada kuantil 0,1 (P10), 0,5 (P50), dan 0,9 (P90). Anda dapat memilih jenis perkiraan khusus untuk melatih dan mengevaluasi prediktor Anda dengan menyetel. ForecastTypes

AutoML

Jika Anda ingin Amazon Forecast mengevaluasi setiap algoritma dan memilih salah satu yang meminimalkanobjective function, setel PerformAutoML ketrue. Ini objective function didefinisikan sebagai rata-rata kerugian tertimbang atas jenis perkiraan. Secara default, ini adalah kerugian kuantil p10, p50, dan p90. Untuk informasi selengkapnya, lihat EvaluationResult.

Ketika AutoML diaktifkan, properti berikut tidak diizinkan:

AlgorithmArn
HPOConfig
PerformHPO
TrainingParameters

Untuk mendapatkan daftar semua prediktor Anda, gunakan ListPredictors operasi.

catatan

Sebelum Anda dapat menggunakan prediktor untuk membuat ramalan, prediktor harusACTIVE, menandakan bahwa pelatihan telah selesai. Status Untuk mendapatkan status, gunakan DescribePredictor operasi.

Sintaksis Permintaan


{
   "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" 
   }
}

Parameter Permintaan

Permintaan menerima data berikut dalam format JSON.

AlgorithmArn

Nama Sumber Daya Amazon (ARN) dari algoritma yang akan digunakan untuk pelatihan model. Diperlukan jika PerformAutoML tidak disetel ketrue.

Algoritma yang didukung:

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

Tipe: String

Batasan Panjang: Panjang maksimum 256.

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

Wajib: Tidak

AutoMLOverrideStrategy

catatan

Strategi LatencyOptimized penggantian AutoML hanya tersedia dalam versi beta pribadi. Hubun AWS gi Dukungan atau manajer akun Anda untuk mempelajari lebih lanjut tentang hak akses.

Digunakan untuk mengesampingkan strategi AutoML default, yaitu untuk mengoptimalkan akurasi prediktor. Untuk menerapkan strategi AutoML yang meminimalkan waktu pelatihan, gunakanLatencyOptimized.

Parameter ini hanya berlaku untuk prediktor yang dilatih menggunakan AutoML.

Tipe: String

Nilai yang Valid: LatencyOptimized | AccuracyOptimized

Wajib: Tidak

EncryptionConfig

K AWS Key Management Service unci (KMS) dan peran AWS Identity and Access Management (IAM) yang dapat diasumsikan oleh Amazon Forecast untuk mengakses kunci.

Tipe: Objek EncryptionConfig

Wajib: Tidak

EvaluationParameters

Digunakan untuk mengganti parameter evaluasi default dari algoritma yang ditentukan. Amazon Forecast mengevaluasi prediktor dengan membagi dataset menjadi data pelatihan dan data pengujian. Parameter evaluasi menentukan bagaimana melakukan pemisahan dan jumlah iterasi.

Tipe: Objek EvaluationParameters

Wajib: Tidak

FeaturizationConfig

Konfigurasi fiturisasi.

Tipe: Objek FeaturizationConfig

Wajib: Ya

ForecastHorizon

Menentukan jumlah langkah waktu yang dilatih model untuk memprediksi. Cakrawala perkiraan juga disebut panjang prediksi.

Misalnya, jika Anda mengonfigurasi dataset untuk pengumpulan data harian (menggunakan DataFrequency parameter CreateDataset operasi) dan mengatur horizon perkiraan ke 10, model mengembalikan prediksi selama 10 hari.

Horizon perkiraan maksimum adalah yang lebih kecil dari 500 langkah waktu atau 1/3 panjang dataset TARGET_TIME_SERIES.

Jenis: Integer

Wajib: Ya

ForecastTypes

Menentukan jenis perkiraan yang digunakan untuk melatih prediktor. Anda dapat menentukan hingga lima jenis perkiraan. Jenis prakiraan dapat berupa kuantil dari 0,01 hingga 0,99, dengan kenaikan 0,01 atau lebih tinggi. Anda juga dapat menentukan perkiraan rata-rata denganmean.

Nilai default-nya adalah ["0.10", "0.50", "0.9"].

Tipe: Array string

Anggota Array: Jumlah minimum 1 item. Jumlah maksimum 20 item.

Batasan Panjang: Panjang minimum 2. Panjang maksimum 4.

Pola: (^0?\.\d\d?$|^mean$)

Wajib: Tidak

HPOConfig

Menyediakan nilai override hyperparameter untuk algoritma. Jika Anda tidak memberikan parameter ini, Amazon Forecast menggunakan nilai default. Algoritma individu menentukan hyperparameter mana yang mendukung optimasi hyperparameter (HPO). Untuk informasi selengkapnya, lihat Algoritma Amazon Forecast.

Jika Anda menyertakan HPOConfig objek, Anda harus mengatur PerformHPO ke true.

Tipe: Objek HyperParameterTuningJobConfig

Wajib: Tidak

InputDataConfig

Menjelaskan grup dataset yang berisi data yang akan digunakan untuk melatih prediktor.

Tipe: Objek InputDataConfig

Wajib: Ya

OptimizationMetric

Metrik akurasi yang digunakan untuk mengoptimalkan prediktor. Nilai default-nya adalah AverageWeightedQuantileLoss.

Tipe: String

Nilai yang Valid: WAPE | RMSE | AverageWeightedQuantileLoss | MASE | MAPE

Wajib: Tidak

PerformAutoML

Apakah akan melakukan AutoML. Saat Amazon Forecast melakukan AutoML, ia mengevaluasi algoritme yang disediakannya dan memilih algoritma dan konfigurasi terbaik untuk kumpulan data pelatihan Anda.

Nilai default-nya adalah false. Dalam hal ini, Anda diminta untuk menentukan algoritma.

Set PerformAutoML el true agar Amazon Forecast melakukan AutoML. Ini adalah pilihan yang baik jika Anda tidak yakin algoritma mana yang cocok untuk data pelatihan Anda. Dalam hal ini, PerformHPO harus salah.

Tipe: Boolean

Wajib: Tidak

PerformHPO

Apakah akan melakukan optimasi hyperparameter (HPO). HPO menemukan nilai hyperparameter optimal untuk data pelatihan Anda. Proses melakukan HPO dikenal sebagai menjalankan pekerjaan penyetelan hyperparameter.

Nilai default-nya adalah false. Dalam hal ini, Amazon Forecast menggunakan nilai hyperparameter default dari algoritma yang dipilih.

Untuk mengganti nilai default, atur PerformHPO ke true dan, secara opsional, berikan HyperParameterTuningJobConfig objek. Pekerjaan penyetelan menentukan metrik untuk dioptimalkan, hyperparameter mana yang berpartisipasi dalam penyetelan, dan rentang yang valid untuk setiap hyperparameter yang dapat disetel. Dalam hal ini, Anda diminta untuk menentukan algoritma dan PerformAutoML harus salah.

Algoritma berikut mendukung HPO:

Deep Par +
CNN-QR

Tipe: Boolean

Wajib: Tidak

PredictorName

Sebuah nama untuk prediktor.

Tipe: String

Batasan Panjang: Panjang minimum 1. Panjang maksimum 63.

Pola: ^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]*

Wajib: Ya

Tags

Metadata opsional yang Anda terapkan ke prediktor untuk membantu Anda mengkategorikan dan mengaturnya. Setiap tag terdiri dari satu kunci dan satu nilai opsional, yang keduanya Anda tentukan sendiri.

Batasan dasar berikut berlaku untuk tanda:

Jumlah maksimum tag per sumber daya - 50.
Untuk setiap sumber daya, setiap kunci tanda harus unik, dan setiap kunci tanda hanya dapat memuat satu nilai.
Panjang kunci maksimum - 128 karakter Unicode dalam UTF-8.
Panjang nilai maksimum - 256 karakter Unicode dalam UTF-8.
Jika skema pemberian tag Anda digunakan di beberapa layanan dan sumber daya , ingatlah bahwa layanan lain mungkin memiliki pembatasan pada karakter yang diizinkan. Karakter yang umumnya diizinkan adalah: huruf, angka, dan spasi yang dapat direpresent UTF-8 asikan dalam, dan karakter berikut: + - =. _:/@.
Kunci dan nilai tag peka huruf besar/kecil.
Jangan gunakanaws:,AWS:, atau kombinasi huruf besar atau kecil seperti awalan untuk kunci karena disediakan untuk AWS digunakan. Anda tidak dapat mengedit atau menghapus kunci tag dengan awalan ini. Nilai dapat memiliki awalan ini. Jika nilai tag memiliki awalan tetapi kuncinya tidak, maka Forecast menganggapnya aws sebagai tag pengguna dan akan dihitung terhadap batas 50 tag. Tag dengan hanya awalan kunci aws tidak dihitung terhadap tag Anda per batas sumber daya.

Tipe: Array objek Tag

Anggota Array: Jumlah minimum 0 item. Jumlah maksimum 200 item.

Wajib: Tidak

TrainingParameters

Hyperparameter yang akan diganti untuk pelatihan model. Hyperparameter yang dapat Anda ganti tercantum dalam algoritma individual. Untuk daftar algoritma yang didukung, lihatAlgoritma Amazon Forecast.

Tipe: Peta string ke string

Entri Peta: Jumlah minimum 0 item. Jumlah maksimum 100 item.

Batasan Panjang Kunci: Panjang maksimum 256.

Pola Kunci: ^[a-zA-Z0-9\-\_\.\/\[\]\,\\]+$

Batasan Panjang Nilai: Panjang maksimum 256.

Pola nilai: ^[a-zA-Z0-9\-\_\.\/\[\]\,\"\\\s]+$

Wajib: Tidak

Sintaksis Respons


{
   "PredictorArn": "string"
}

Elemen Respons

Jika tindakan berhasil, layanan mengirimkan kembali respons HTTP 200.

Layanan mengembalikan data berikut dalam format JSON.

PredictorArn

Nama Sumber Daya Amazon (ARN) dari prediktor.

Tipe: String

Batasan Panjang: Panjang maksimum 256.

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

Kesalahan

InvalidInputException

Kami tidak dapat memproses permintaan karena menyertakan nilai yang tidak valid atau nilai yang melebihi rentang yang valid.

Kode Status HTTP: 400

LimitExceededException

Batas jumlah sumber daya per akun telah terlampaui.

Kode Status HTTP: 400

ResourceAlreadyExistsException

Sudah ada sumber daya dengan nama ini. Coba lagi dengan nama yang berbeda.

Kode Status HTTP: 400

ResourceInUseException

Sumber daya yang ditentukan sedang digunakan.

Kode Status HTTP: 400

ResourceNotFoundException

Kami tidak dapat menemukan sumber daya dengan Nama Sumber Daya Amazon (ARN) itu. Periksa ARN dan coba lagi.

Kode Status HTTP: 400

Lihat Juga

Untuk informasi selengkapnya tentang menggunakan API ini di salah satu AWS SDK khusus bahasa, lihat berikut ini:

Awas Javascript dinonaktifkan atau tidak tersedia di browser Anda.

Untuk menggunakan Dokumentasi AWS, Javascript harus diaktifkan. Lihat halaman Bantuan browser Anda untuk petunjuk.

Konvensi Dokumen

CreateMonitor

CreatePredictorBacktestExportJob