Treinar preditores

Como criar um preditor

Para obter informações sobre conjuntos de dados adicionais, consulte Índice meteorológico e Caracterização Holidays. Para saber mais sobre como personalizar tipos de previsão e métricas de otimização, consulte Avaliação da precisão do previsor.

Para criar um preditor automático com a AWS CLI, use o comando create-predictor. O código a seguir cria um preditor automático que faz previsões para 14 dias no futuro.

Forneça um nome para o preditor e o nome do recurso da Amazon (ARN) do grupo de conjuntos de dados que inclui os dados de treinamento. Opcionalmente, modifique o horizonte e a frequência da previsão. Se desejar, adicione tags ao preditor. Para obter mais informações, consulte Marcação de recursos do Amazon Forecast.

Para obter informações sobre os parâmetros obrigatórios e opcionais, consulte CreateAutoPredictor.

aws forecast create-predictor \
--predictor-name predictor_name \
--data-config DatasetGroupArn="arn:aws:forecast:region:account:dataset-group/datasetGroupName" \
--forecast-horizon 14 \
--forecast-frequency D \
--tags Key=key1,Value=value1 Key=key2,Value=value2

Para saber mais sobre como personalizar tipos de previsão e métricas de otimização, consulte Avaliação da precisão do previsor. Os conjuntos de dados adicionais Weather Index e Holidays são definidos no tipo de dados DataConfig. Para obter informações sobre conjuntos de dados adicionais, consulte Índice meteorológico e Caracterização Holidays.

Para criar um preditor automático com o SDK para Python (Boto3), use o método create_auto_predictor. O código a seguir cria um preditor automático que faz previsões para 14 dias no futuro.

Forneça um nome para o preditor e o nome do recurso da Amazon (ARN) do grupo de conjuntos de dados que inclui os dados de treinamento. Opcionalmente, modifique o horizonte e a frequência da previsão. Se desejar, adicione tags ao preditor. Para obter mais informações, consulte Marcação de recursos do Amazon Forecast.

Para obter informações sobre os parâmetros obrigatórios e opcionais, consulte CreateAutoPredictor.

import boto3
            
forecast = boto3.client('forecast')

create_predictor_response = forecast.create_auto_predictor(
    PredictorName = 'predictor_name',
    ForecastHorizon = 14,
    ForecastFrequency = 'D',
    DataConfig = {
      "DatasetGroupArn": "arn:aws:forecast:region:account:dataset-group/datasetGroupName"
    },
    Tags = [ 
      { 
         "Key": "key1",
         "Value": "value1"
      },
      { 
         "Key": "key2",
         "Value": "value2"
      }
    ]
)
print(create_predictor_response['PredictorArn'])

Para saber mais sobre como personalizar tipos de previsão e métricas de otimização, consulte Avaliação da precisão do previsor. Os conjuntos de dados adicionais Weather Index e Holidays são definidos no tipo de dados DataConfig. Para obter informações sobre conjuntos de dados adicionais, consulte Índice meteorológico e Caracterização Holidays.

Como atualizar um preditor

Para atualizar um preditor com a AWS CLI, use o método create-predictor, mas especifique somente o nome do preditor e o valor de reference-predictor-arn (o ARN do preditor a ser atualizado).

aws forecast create-predictor \
--predictor-name predictor_name \
--reference-predictor-arn arn:aws:forecast:region:account:predictor/predictorName

Para atualizar um preditor com o SDK para Python (Boto3), use o método create_auto_predictor, mas especifique somente o nome do preditor e o valor de ReferencePredictorArn (o ARN do preditor a ser atualizado).

import boto3
            
forecast = boto3.client('forecast')

create_predictor_response = forecast.create_auto_predictor(
    PredictorName = 'predictor_name',
    ReferencePredictorArn = 'arn:aws:forecast:region:account:predictor/predictorName'
)
print(create_predictor_response['PredictorArn'])

Como usar o AutoML

Utilizando a operação CreatePredictor, defina o valor de PerformAutoML como "true".

{
    ...
    "PerformAutoML": "true",
}

Se você usar o AutoML, não poderá definir um valor para os seguintes CreatePredictor parâmetros:AlgorithmArn,,HPOConfig. TrainingParameters