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# ML による予測
<a name="forecast-function"></a>

ML を使用した予測計算では、季節性による過去のメトリクスのパターンに基づいて将来のメトリクスを予測します。たとえば、次の 6 か月間の総収入を予測する計算を作成できます。

この関数を使用するには、[**Time (時間)**] フィールドウェルに 1 つ以上のディメンションが必要です。

予測の使用の詳細については、[Amazon Quick Sight を使用した What-If シナリオの予測と作成](forecasts-and-whatifs.md)を参照してください。

## パラメータ
<a name="forecast-function-parameters"></a>

*[名前]*   
割り当てたり変更したりする固有のわかりやすい名前。独自の名前を作成しない場合、名前が割り当てられます。これは後で編集できます。

*日付*   
ランク付けする日付ディメンション。

*値*   
計算の基になっている集計指標。

*期間を進める*   
予測する将来の期間数。1 から 1,000 の範囲です。

*期間を戻す*   
予測の基準にする過去の期間数。0 から 1,000 の範囲です。

*季節性*   
暦年に含まれる季節の数。デフォルトの設定、[**automatic (自動)**] で検出します。1 から 180 の範囲です。

## 計算の出力
<a name="forecast-computation-outputs"></a>

各関数が出力パラメータのセットを生成します。これらの出力を自動説明文に追加して、表示内容をカスタマイズできます。独自のカスタムテキストを追加することもできます。

出力パラメータを見つけるには、右側の [**Computations (計算)**] タブを開き、使用する計算を探します。計算名は、インサイトを作成するときに指定した名前に基づいて決定されます。1 回のみ出力パラメータをクリックして選択します。2 回クリックすると、同じ出力が 2 回追加されます。**太字**で表示された項目は、説明で使用できます。
+ `timeField` – [**Time (時間)**] フィールドウェルから。
  + `name` – フィールドのフォーマットされた表示名。
  + `timeGranularity` – 時間フィールドの詳細度 (**DAY**、**YEAR** など)。
+ `metricField` – [**Values (値)**] フィールドウェルから。
  + `name` – フィールドのフォーマットされた表示名。
  + `aggregationFunction` – メトリクスに使用された集計 (**SUM**、**AVG** など)。
+ `metricValue` – メトリクスディメンションの値。
  + `value` – 未加工値。
  + `formattedValue` – メトリクスフィールドによってフォーマットされた値。
  + `formattedAbsoluteValue` – メトリクスフィールドによってフォーマットされた絶対値。
+ `timeValue` – 日付ディメンションの値。
  + `value` – 未加工値。
  + `formattedValue` – 日付フィールドでフォーマットされた値。
+ `relativePeriodsToForecast` – 最新の日時レコードと最後の予測レコード間の期間の相対数。