O Amazon Forecast não está mais disponível para novos clientes. Os clientes existentes do Amazon Forecast podem continuar usando o serviço normalmente. [Saiba mais](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/) As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # CreatePredictor **nota** Esta operação cria um preditor antigo que não inclui todas as funcionalidades do preditor fornecidas pelo Amazon Forecast. Para criar um preditor compatível com todos os aspectos do Forecast, use [CreateAutoPredictor](API_CreateAutoPredictor.md). Cria um preditor do Amazon Forecast. **Importante** O Amazon Forecast não está mais disponível para novos clientes. Os clientes existentes do Amazon Forecast podem continuar usando o serviço normalmente. [Saiba mais](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/) Na solicitação, forneça um grupo de conjuntos de dados e especifique um algoritmo ou deixe o Amazon Forecast escolher um algoritmo para você usando o AutoML. Se você especificar um algoritmo, também poderá substituir os hiperparâmetros específicos do algoritmo. O Amazon Forecast usa o algoritmo para treinar um preditor usando a versão mais recente dos conjuntos de dados no grupo de conjuntos de dados especificado. Em seguida, você pode gerar uma previsão usando a operação [CreateForecast](API_CreateForecast.md). Para ver as métricas de avaliação, use a operação [GetAccuracyMetrics](API_GetAccuracyMetrics.md). Você pode especificar uma configuração de caracterização a ser preenchida e agregar os campos de dados no conjunto de dados `TARGET_TIME_SERIES` para melhorar o treinamento do modelo. Para obter mais informações, consulte [FeaturizationConfig](API_FeaturizationConfig.md). Para conjuntos de dados RELATED\$1TIME\$1SERIES, `CreatePredictor` verifica se a `DataFrequency` especificada quando o conjunto de dados foi criado corresponde à `ForecastFrequency`. Os conjuntos de dados TARGET\$1TIME\$1SERIES não têm essa restrição. O Amazon Forecast também verifica o formato do delimitador e do carimbo de data/hora. Para obter mais informações, consulte [Importação de conjuntos de dados](howitworks-datasets-groups.md). Por padrão, os preditores são treinados e avaliados nos quantis 0,1 (P10), 0,5 (P50) e 0,9 (P90). Você pode escolher tipos de previsão personalizados para treinar e avaliar seu preditor definindo os `ForecastTypes`. **AutoML** Se você quiser que o Amazon Forecast avalie cada algoritmo e escolha aquele que minimiza a `objective function`, defina `PerformAutoML` como `true`. A `objective function` é definida como a média de perdas ponderadas sobre os tipos de previsão. Por padrão, essas são as perdas de quanti p10, p50 e p90. Para obter mais informações, consulte [EvaluationResult](API_EvaluationResult.md). Quando o AutoML é habilitado, as seguintes propriedades não são permitidas: + `AlgorithmArn` + `HPOConfig` + `PerformHPO` + `TrainingParameters` Para obter uma lista de todos os preditores, use a operação [ListPredictors](API_ListPredictors.md). **nota** Para que você possa usar o preditor para criar uma previsão, o `Status` do preditor deve ser `ACTIVE`, o que significa que o treinamento foi concluído. Para obter o status, use a operação [DescribePredictor](API_DescribePredictor.md). ## Sintaxe da solicitação ``` { "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" } } ``` ## Parâmetros da solicitação A solicitação aceita os dados a seguir no formato JSON. ** [AlgorithmArn](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** O nome do recurso da Amazon (ARN) do algoritmo a ser usado no treinamento do modelo. Obrigatório se `PerformAutoML` não for definido como `true`. **Algoritmos compatíveis:** + `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` Tipo: string Restrições de tamanho: o tamanho máximo é 256. Padrão: `arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+` Obrigatório: não ** [AutoMLOverrideStrategy](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** A estratégia de substituição `LatencyOptimized` do AutoML só está disponível na versão beta privada. Entre em contato com o AWS Support ou com seu gerente de conta para saber mais sobre os privilégios de acesso. Usado para substituir a estratégia padrão do AutoML, que é otimizar a precisão do preditor. Para aplicar uma estratégia do AutoML que minimize o tempo de treinamento, use `LatencyOptimized`. Esse parâmetro só é válido para preditores treinados por meio do AutoML. Tipo: string Valores válidos: `LatencyOptimized | AccuracyOptimized` Obrigatório: não ** [EncryptionConfig](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** Uma chave AWS Key Management Service (KMS) e a função AWS Identity and Access Management (IAM) que o Amazon Forecast pode assumir para acessar a chave. Tipo: objeto [EncryptionConfig](API_EncryptionConfig.md) Obrigatório: não ** [EvaluationParameters](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** Usado para substituir os parâmetros de avaliação padrão do algoritmo especificado. O Amazon Forecast avalia um preditor dividindo um conjunto de dados em dados de treinamento e dados de teste. Os parâmetros de avaliação definem como realizar a divisão e o número de iterações. Tipo: objeto [EvaluationParameters](API_EvaluationParameters.md) Obrigatório: não ** [FeaturizationConfig](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** A configuração de caracterização. Tipo: objeto [FeaturizationConfig](API_FeaturizationConfig.md) Obrigatório: Sim ** [ForecastHorizon](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** Especifica o número de etapas temporais que o modelo é treinado a prever. O horizonte de predição também é chamado de comprimento da predição. Por exemplo, se você configurar um conjunto de dados para coleta diária de dados (usando o parâmetro `DataFrequency` da operação [CreateDataset](API_CreateDataset.md)) e definir o horizonte de previsão como 10, o modelo retornará as previsões de 10 dias. O horizonte máximo de previsão é o menor entre 500 etapas temporais ou 1/3 do tamanho de conjunto de dados TARGET\$1TIME\$1SERIES. Tipo: inteiro Obrigatório: Sim ** [ForecastTypes](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** Especifica os tipos de previsão usados para treinar um preditor. Você pode especificar até cinco tipos de previsão. Os tipos de previsão podem ser quantis de 0,01 a 0,99, em incrementos de 0,01 ou mais. Você também pode especificar a previsão média com `mean`. O valor padrão é `["0.10", "0.50", "0.9"]`. Tipo: matriz de strings Membros da matriz: número mínimo de 1 item. Número máximo de 20 itens. Restrições de tamanho: o tamanho mínimo é 2. O tamanho máximo é 4. Padrão: `(^0?\.\d\d?$|^mean$)` Obrigatório: não ** [HPOConfig](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** Fornece valores de substituição de hiperparâmetros para o algoritmo. Se você não fornecer este parâmetro, o Amazon Forecast usará os valores padrão. Os algoritmos individuais especificam quais hiperparâmetros são compatíveis com a otimização de hiperparâmetros (HPO). Para obter mais informações, consulte [Algoritmos do Amazon Forecast](aws-forecast-choosing-recipes.md). Se você incluiu o objeto `HPOConfig`, defina `PerformHPO` como true. Tipo: objeto [HyperParameterTuningJobConfig](API_HyperParameterTuningJobConfig.md) Obrigatório: não ** [InputDataConfig](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** Descreve o grupo de conjuntos de dados que contém os dados a serem usados para treinar o preditor. Tipo: objeto [InputDataConfig](API_InputDataConfig.md) Obrigatório: Sim ** [OptimizationMetric](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** A métrica de precisão usada para otimizar o preditor. O valor padrão é `AverageWeightedQuantileLoss`. Tipo: string Valores válidos: `WAPE | RMSE | AverageWeightedQuantileLoss | MASE | MAPE` Obrigatório: não ** [PerformAutoML](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** Se deve executar o AutoML. Quando o Amazon Forecast executa o AutoML, ele avalia os algoritmos fornecidos e escolhe o melhor algoritmo e configuração para seu conjunto de dados de treinamento. O valor padrão é `false`. Nesse caso, você deve especificar um algoritmo. Defina `PerformAutoML` como `true` para que o Amazon Forecast execute o AutoML. Essa é uma boa opção se você não tiver certeza de qual algoritmo é adequado para seus dados de treinamento. Nesse caso, `PerformHPO` deve ser false. Tipo: booliano Obrigatório: não ** [PerformHPO](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** Se a otimização de hiperparâmetros (HPO) deve ser executada. A HPO localiza os valores de hiperparâmetros ideais para seus dados de treinamento. O processo de execução de HPO é conhecido como a execução de um trabalho de ajuste de hiperparâmetros. O valor padrão é `false`. Nesse caso, o Amazon Forecast usa valores de hiperparâmetros padrão do algoritmo escolhido. Para substituir os valores padrão, defina `PerformHPO` como `true` e, opcionalmente, forneça o objeto [HyperParameterTuningJobConfig](API_HyperParameterTuningJobConfig.md). O trabalho de ajuste especifica uma métrica a ser otimizada, quais hiperparâmetros participam do ajuste e o intervalo válido para cada hiperparâmetro ajustável. Nesse caso, você é solicitado a especificar um algoritmo e `PerformAutoML` deve ser false. Os seguintes algoritmos são compatíveis com a HPO: + DeepAR\$1 + CNN-QR Tipo: booliano Obrigatório: não ** [PredictorName](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** Um nome para o preditor. Tipo: string Restrições de tamanho: o tamanho mínimo é 1. O tamanho máximo é 63. Padrão: `^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]*` Obrigatório: Sim ** [Tags](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** Os metadados opcionais que você aplica ao preditor para categorizá-los e organizá-los. Cada tag consiste de uma chave e um valor opcional, que podem ser definidos. As restrições básicas a seguir se aplicam a tags: + Número máximo de tags por recurso: 50. + Em todos os recursos, cada chave de tag deve ser exclusiva e possuir apenas um valor. + Comprimento máximo da chave: 128 caracteres Unicode em UTF-8. + Comprimento máximo do valor: 256 caracteres Unicode em UTF-8. + Caso seu esquema de marcação seja usado em vários serviços e recursos da , lembre-se de que outros serviços podem possuir restrições em caracteres permitidos. Os caracteres geralmente permitidos são: letras, números e espaços representáveis em UTF-8 e os seguintes caracteres: \$1 - =. \$1:/@. + As chaves e valores das tags diferenciam maiúsculas de minúsculas. + Não use `aws:``AWS:`, ou qualquer combinação de maiúsculas ou minúsculas, como um prefixo para teclas, pois está reservado para uso. AWS Você não pode editar nem excluir chaves de tag com esse prefixo. Os valores podem ter esse prefixo. Se um valor de tag tiver `aws` como prefixo, mas a chave não, o Forecast o considerará uma tag de usuário e o contabilizará no limite de 50 tags. As tags que têm apenas o prefixo de chave `aws` não são contabilizadas entre suas tags por limite de recurso. Tipo: matriz de objetos [Tag](API_Tag.md) Membros da matriz: número mínimo de 0 itens. Número máximo de 200 itens. Obrigatório: não ** [TrainingParameters](#API_CreatePredictor_RequestSyntax) ** Os hiperparâmetros a serem substituídos para o treinamento do modelo. Os hiperparâmetros que você pode substituir estão listados nos algoritmos individuais. Para ver uma lista dos algoritmos compatíveis, consulte [Algoritmos do Amazon Forecast](aws-forecast-choosing-recipes.md). Tipo: mapa de string para string Entradas do mapa: número mínimo de 0 itens. Número máximo de 100 itens. Restrições de tamanho de chave: o tamanho máximo é 256. Padrão da chave: `^[a-zA-Z0-9\-\_\.\/\[\]\,\\]+$` Restrições de tamanho de valor: o tamanho máximo é 256. Padrão de valor: `^[a-zA-Z0-9\-\_\.\/\[\]\,\"\\\s]+$` Obrigatório: não ## Sintaxe da resposta ``` { "PredictorArn": "string" } ``` ## Elementos de resposta Se a ação for bem-sucedida, o serviço retornará uma resposta HTTP 200. Os dados a seguir são retornados no formato JSON pelo serviço. ** [PredictorArn](#API_CreatePredictor_ResponseSyntax) ** O nome do recurso da Amazon (ARN) do preditor. Tipo: string Restrições de tamanho: o tamanho máximo é 256. Padrão: `arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+` ## Erros ** InvalidInputException ** Não podemos processar a solicitação porque ela inclui um valor inválido ou um valor que excede o intervalo válido. Código de status HTTP: 400 ** LimitExceededException ** O limite do número de recursos por conta foi excedido. Código de status HTTP: 400 ** ResourceAlreadyExistsException ** Já existe um recurso com esse nome. Tente novamente com outro nome. Código de status HTTP: 400 ** ResourceInUseException ** O recurso especificado está em uso. Código de status HTTP: 400 ** ResourceNotFoundException ** Não conseguimos encontrar um recurso com esse nome do recurso da Amazon (ARN). Verifique o ARN e tente novamente. Código de Status HTTP: 400 ## Consulte também Para obter mais informações sobre como usar essa API em uma das linguagens específicas AWS SDKs, consulte o seguinte: + [AWS Interface de linha de comando V2](https://docs.aws.amazon.com/goto/cli2/forecast-2018-06-26/CreatePredictor) + [AWS SDK para .NET V4](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV4/forecast-2018-06-26/CreatePredictor) + [AWS SDK para C\$1\$1](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/forecast-2018-06-26/CreatePredictor) + [AWS SDK para Go v2](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForGoV2/forecast-2018-06-26/CreatePredictor) + [AWS SDK para Java V2](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/forecast-2018-06-26/CreatePredictor) + [AWS SDK para JavaScript V3](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaScriptV3/forecast-2018-06-26/CreatePredictor) + [AWS SDK para Kotlin](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForKotlin/forecast-2018-06-26/CreatePredictor) + [AWS SDK para PHP V3](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForPHPV3/forecast-2018-06-26/CreatePredictor) + [AWS SDK para Python](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/forecast-2018-06-26/CreatePredictor) + [AWS SDK para Ruby V3](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForRubyV3/forecast-2018-06-26/CreatePredictor)