Preditores de reciclagem - Amazon Forecast

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Preditores de reciclagem

nota

O retreinamento só está disponível para preditores criados com autoPredictor (). CreateAutoPredictor Você pode atualizar os preditores legados existentes para o AutoPredictor. Consulte Atualizando para AutoPredictor.

Os preditores podem ser mantidos com conjuntos de dados atualizados para manter seus preditores atualizados. Ao treinar novamente um preditor, o Amazon Forecast mantém as mesmas configurações do preditor. Após o retreinamento, o preditor original permanecerá ativo e o preditor retreinado terá um ARN de preditor separado.

Treinar novamente um preditor pode melhorar a precisão da previsão de duas maneiras:

  1. Dados mais atuais: seu preditor retreinado incorporará dados mais atualizados ao treinar um modelo.

  2. Melhorias no preditor: Seu preditor retreinado incorporará todas as atualizações e melhorias nos algoritmos do Amazon Forecast e nos conjuntos de dados adicionais.

Treinar novamente um preditor pode ser até 50% mais rápido do que criar um novo preditor do zero. Os tempos de treinamento do Predictor são mais rápidos e o Forecast usa automaticamente suas configurações existentes.

cadernos em Python

Para obter um guia passo a passo sobre preditores de reciclagem, consulte Como treinar um preditor.

Você pode treinar novamente um preditor usando o Software Development Kit (SDK) ou o console Amazon Forecast.

Console

Para treinar um previsor

  1. Faça login no AWS Management Console e abra o console do Amazon Pinpoint em https://console.aws.amazon.com/pinpoint/.

  2. No painel de navegação, escolha Predictors.

  3. Escolha o preditor para treinar novamente.

  4. No menu suspenso Ações do Predictor, escolha Treinar novamente.

  5. Defina um nome único para o preditor atualizado.

  6. Escolha Train predictor (Treinar previsor).

SDK

Para treinar um previsor

Usando a CreateAutoPredictoroperação, atribua ao preditor um nome exclusivo e defina o valor do ReferencePredictorArn preditor que você deseja treinar novamente.

{
  "PredictorName": "RetrainedPredictor",
  "ReferencePredictorArn": "arn:aws:forecast:us-west-2:938097332257:predictor/OriginalPredictor"
}

Ao treinar novamente um preditor, atribua valores somente aos parâmetros PredictorName e. ReferencePredictorArn