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FeaturizationConfig
nota
Esse objeto pertence à operação CreatePredictor. Se você tiver criado seu preditor com CreateAutoPredictor, consulte AttributeConfig.
Em uma operação CreatePredictor, o algoritmo especificado treina um modelo usando o grupo de conjuntos de dados especificado. Você também pode instruir a operação a modificar os campos de dados antes de treinar um modelo. Essas modificações são chamadas de caracterização.
Você usa o objeto FeaturizationConfig para definir a caracterização. Você especifica uma matriz de transformações, uma para cada campo que deseja destacar. Em seguida, você inclui o objeto FeaturizationConfig em sua solicitação CreatePredictor. O Amazon Forecast aplica a caracterização aos conjuntos de dados RELATED_TIME_SERIES e TARGET_TIME_SERIES antes do treinamento do modelo.
É possível criar várias configurações de caracterização. Por exemplo, você pode chamar a operação CreatePredictor duas vezes especificando diferentes configurações de caracterização.
Conteúdo
- ForecastFrequency
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A frequência das previsões em uma previsão.
Os intervalos válidos são um número inteiro seguido de Y (ano), M (mês), W (semana), D (dia), H (hora) e min (minuto). Por exemplo, "1D" indica todos os dias e "15min" indica a cada 15 minutos. Você não pode especificar um valor que se sobreporia à próxima frequência maior. Isso significa, por exemplo, que você não pode especificar uma frequência de 60 minutos, porque isso equivale a 1 hora. Os valores válidos para cada frequência são os seguintes:
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Minute (Minuto): 1 a 59
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Hour (Hora): 1 a 23
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Day (Dia): 1 a 6
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Week (Semana): 1 a 4
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Month (Mês): 1 a 11
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Year (Ano): 1
Assim, se você quiser previsões a cada duas semanas, especifique "2W". Ou, se quiser previsões trimestrais, especifique "3M".
A frequência deve ser maior ou igual à frequência de conjunto de dados TARGET_TIME_SERIES.
Quando um conjunto de dados RELATED_TIME_SERIES é fornecido, a frequência deve ser igual à frequência de conjunto de dados TARGET_TIME_SERIES.
Tipo: string
Restrições de tamanho: o tamanho mínimo é 1. O tamanho máximo é 5.
Padrão:
^Y|M|W|D|H|30min|15min|10min|5min|1min$Exigido: Sim
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- Featurizations
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Uma matriz de informações de caracterização (transformação) para os campos de um conjunto de dados.
Tipo: Matriz de objetos Featurization
Membros da Matriz: Número mínimo de 1 item. Número máximo de 50 itens.
Obrigatório: não
- ForecastDimensions
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Uma matriz de nomes de dimensão (campo) que especificam como agrupar a previsão gerada.
Por exemplo, suponha que você esteja gerando uma previsão de vendas de itens em todas as suas lojas e que seu conjunto de dados tenha um campo
store_id. Se você quiser a previsão de vendas para cada item por loja, especifiquestore_idcomo dimensão.Todas as dimensões de previsão especificadas no conjunto de dados
TARGET_TIME_SERIESnão precisam ser especificadas na solicitaçãoCreatePredictor. Todas as dimensões de previsão especificadas no conjunto de dadosRELATED_TIME_SERIESdevem ser especificadas na solicitaçãoCreatePredictor.Tipo: Matriz de strings
Membros da Matriz: Número mínimo de 1 item. Número máximo de 10 itens.
Restrições de tamanho: o tamanho mínimo é 1. O tamanho máximo é 63.
Padrão:
^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]*Obrigatório: Não
Consulte também
Para obter mais informações sobre como usar essa API em um dos AWS SDKs específicos da linguagem, consulte o seguinte:
