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집계 작동 방식
훈련 중에 Amazon Forecast는 지정한 예측 빈도에 일치하지 않는 모든 데이터를 집계합니다. 예를 들어 일별 데이터가 있지만 주별 예측 빈도를 지정할 수 있습니다. Forecast는 일별 데이터가 속한 주를 기준으로 일별 데이터를 정렬합니다. 그런 다음 Forecast는 데이터를 매주 단일 레코드로 결합합니다. Forecast는 시간 경계와의 관계를 기반으로 데이터가 속하는 주(또는 월, 일 등)를 결정합니다. 시간 경계는 하루가 시작되는 시간 또는 한 주가 시작되는 요일과 같은 시간 단위의 시작을 지정합니다.
시간별 및 분별 예측이나 지정되지 않은 시간 경계의 경우 Forecast는 빈도의 시간 단위를 기반으로 하는 기본 시간 경계를 사용합니다. 매일, 매주, 매월 또는 매년 예측 빈도가 있는 자동 예측기의 경우 사용자 지정 시간 경계를 지정할 수 있습니다. 시간 경계에 대한 자세한 정보는 시간 경계를 참조하세요.
집계 시 기본 변환 방법은 데이터를 합하는 것입니다. 예측기를 생성할 때 변환을 구성할 수 있습니다. Forecast 콘솔의 예측기 생성 페이지에 있는 입력 데이터 구성 섹션에서 이 작업을 수행할 수 있습니다. 또는 CreateAutoPredictor 작업의 AttributeConfig에 있는 Transformations 파라미터에서 변환 방법을 설정할 수도 있습니다.
다음 표에는 기본 시간 경계를 사용한 시간별 예측 빈도의 집계 예가 나와 있습니다. 각 시간은 정시에 시작됩니다.
변환 전
| 시간 | Data | 정시 |
|---|---|---|
2018-03-03 01:00:00 |
100 |
예 |
2018-03-03 02:20:00 |
50 |
아니요 |
2018-03-03 02:45:00 |
20 |
아니요 |
2018-03-03 04:00:00 |
120 |
예 |
변환 후
| 시간 | Data | 주의 |
|---|---|---|
2018-03-03 01:00:00 |
100 |
|
2018-03-03 02:00:00 |
70 |
02:00:00-02:59:59 사이 값의 합계(50 + 20) |
2018-03-03 03:00:00 |
비어 있음 | 03:00:00-03:59:59 사이에 값 없음 |
2018-03-03 04:00:00 |
120 |
다음 그림은 Forecast가 기본 주 시간 경계에 맞춰 데이터를 변환하는 방법을 보여줍니다.
