Amazon Forecast 不再提供給新客戶。Amazon Forecast 的現有客戶可以繼續正常使用服務。[進一步了解」](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/) 本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。 # CreateExplainability **注意** 可解釋性僅適用於從 AutoPredictor 產生的預測和預測器 ([CreateAutoPredictor](API_CreateAutoPredictor.md)) 建立 Amazon Forecast 可解釋性。 **重要** Amazon Forecast 不再提供給新客戶。Amazon Forecast 的現有客戶可以繼續正常使用服務。[進一步了解」](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/) 可解釋性可協助您更加了解資料集中的屬性如何影響預測。Amazon Forecast 使用稱為影響分數的指標來量化每個屬性的相對影響，並判斷它們是否增加或減少預測值。 若要啟用預測可解釋性，您的預測器必須至少包含下列其中一項：相關時間序列、項目中繼資料或假日和天氣索引等其他資料集。 **注意** ARIMA (AutoRegressive移動平均值）、ETS （指數平滑狀態空間模型） 和 NPTS （非參數時間序列） 模型不包含外部時間序列資料。因此，即使您包含其他資料集，這些模型也不會建立可解釋性報告。 CreateExplainability 接受預測器 ARN 或預測 ARN。若要接收資料集中所有時間序列和時間點的彙總影響分數，請提供預測器 ARN。若要接收特定時間序列和時間點的影響分數，請提供預測 ARN。 **使用預測器 ARN CreateExplainability ** **注意** 每個預測器只能有一個可解釋性資源。如果您已`ExplainPredictor`在 中啟用 [CreateAutoPredictor](API_CreateAutoPredictor.md)，則該預測器已有可解釋性資源。 提供預測器 ARN 時，需要下列參數： + `ExplainabilityName` - 可解釋性的唯一名稱。 + `ResourceArn` - 預測器的 Arn。 + `TimePointGranularity` - 必須設定為「ALL」。 + `TimeSeriesGranularity` - 必須設定為「ALL」。 請勿指定下列參數的值： + `DataSource` - 僅在 TimeSeriesGranularity 為「SPECIFIC」時才有效。 + `Schema` - 僅在 TimeSeriesGranularity 為「SPECIFIC」時才有效。 + `StartDateTime` - 僅在 TimePointGranularity 為「SPECIFIC」時才有效。 + `EndDateTime` - 僅在 TimePointGranularity 為「SPECIFIC」時才有效。 **CreateExplainability 與預測 ARN** **注意** 您最多可以指定 50 個時間序列和 500 個時間點。 提供預測器 ARN 時，需要下列參數： + `ExplainabilityName` - 可解釋性的唯一名稱。 + `ResourceArn` - 預測的 Arn。 + `TimePointGranularity` -「ALL」或「指定」。 + `TimeSeriesGranularity` -「ALL」或「指定」。 如果您將 TimeSeriesGranularity 設定為「SPECIFIC」，您還必須提供下列項目： + `DataSource` - 指定時間序列的 CSV 檔案的 S3 位置。 + `Schema` - 結構描述定義資料來源中列出的屬性和屬性類型。 如果您將 TimePointGranularity 設定為「SPECIFIC」，您還必須提供下列項目： + `StartDateTime` - 時間點範圍內的第一個時間戳記。 + `EndDateTime` - 時間點範圍內的最後一個時間戳記。 ## 請求語法 ``` { "DataSource": { "S3Config": { "KMSKeyArn": "string", "Path": "string", "RoleArn": "string" } }, "EnableVisualization": boolean, "EndDateTime": "string", "ExplainabilityConfig": { "TimePointGranularity": "string", "TimeSeriesGranularity": "string" }, "ExplainabilityName": "string", "ResourceArn": "string", "Schema": { "Attributes": [ { "AttributeName": "string", "AttributeType": "string" } ] }, "StartDateTime": "string", "Tags": [ { "Key": "string", "Value": "string" } ] } ``` ## 請求參數 請求接受採用 JSON 格式的下列資料。 ** [DataSource](#API_CreateExplainability_RequestSyntax) ** 資料來源，允許 Amazon Forecast 存取資料的 AWS Identity and Access Management (IAM) 角色，以及選擇性的 AWS Key Management Service (KMS) 金鑰。 類型：[DataSource](API_DataSource.md) 物件 必要：否 ** [EnableVisualization](#API_CreateExplainability_RequestSyntax) ** 建立可在 AWS 主控台中檢視的可解釋性視覺化。 類型：布林值 必要：否 ** [EndDateTime](#API_CreateExplainability_RequestSyntax) ** 如果 `TimePointGranularity` 設定為 `SPECIFIC`，請定義可解釋性的最後時間點。 使用以下時間戳記格式：yyyy-MM-ddTHH：mm：ss （範例：2015-01-01T20：00：00) 類型：字串 長度限制：長度上限為 19。 模式：`^\d{4}-\d{2}-\d{2}T\d{2}:\d{2}:\d{2}$` 必要：否 ** [ExplainabilityConfig](#API_CreateExplainability_RequestSyntax) ** 定義可解釋性之時間序列和時間點精細性的組態設定。 類型：[ExplainabilityConfig](API_ExplainabilityConfig.md) 物件 必要：是 ** [ExplainabilityName](#API_CreateExplainability_RequestSyntax) ** 可解釋性的唯一名稱。 類型：字串 長度限制：長度下限為 1。長度上限為 63。 模式：`^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]*` 必要：是 ** [ResourceArn](#API_CreateExplainability_RequestSyntax) ** 用於建立可解釋性的預測器或預測的 Amazon Resource Name (ARN)。 類型：字串 長度限制：長度上限為 256。 模式：`arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+` 必要：是 ** [Schema](#API_CreateExplainability_RequestSyntax) ** 定義資料集的欄位。 類型：[Schema](API_Schema.md) 物件 必要：否 ** [StartDateTime](#API_CreateExplainability_RequestSyntax) ** 如果 `TimePointGranularity` 設定為 `SPECIFIC`，請定義可解釋性的第一個點。 使用以下時間戳記格式：yyyy-MM-ddTHH：mm：ss （範例：2015-01-01T20：00：00) 類型：字串 長度限制：長度上限為 19。 模式：`^\d{4}-\d{2}-\d{2}T\d{2}:\d{2}:\d{2}$` 必要：否 ** [Tags](#API_CreateExplainability_RequestSyntax) ** 選用中繼資料，協助您分類和整理資源。每個標籤皆包含由您定義的一個金鑰與一個選用值。標籤鍵與值皆區分大小寫。 以下限制適用於標籤： + 對於每個資源，每個標籤索引鍵必須是唯一的，而且每個標籤索引鍵都必須有一個值。 + 每個資源的標籤數量上限：50。 + 金鑰長度上限：UTF-8 128 個 Unicode 字元。 + 最大值長度：UTF-8 256 個 Unicode 字元。 + 接受的字元：所有字母和數字、以 UTF-8 表示的空格，以及 \$1 - = 。\$1 ：/ @。 如果您的標記結構描述用於其他 服務和資源，則這些服務的角色限制也適用。 + 金鑰字首不能包含 或 的任何大寫`aws:`或小寫組合`AWS:`。值可以有此字首。如果標籤值具有 `aws` 作為其字首，但索引鍵沒有，則預測會將其視為使用者標籤，並計入 50 個標籤的限制。只有 金鑰字首的標籤`aws`不會計入每個資源限制的標籤。您無法使用此字首編輯或刪除標籤索引鍵。 類型：[Tag](API_Tag.md) 物件陣列 陣列成員：項目數下限為 0。項目數上限為 200。 必要：否 ## 回應語法 ``` { "ExplainabilityArn": "string" } ``` ## 回應元素 如果動作成功，則服務傳回 HTTP 200 回應。 服務會傳回下列 JSON 格式的資料。 ** [ExplainabilityArn](#API_CreateExplainability_ResponseSyntax) ** 可解釋性的 Amazon Resource Name (ARN)。 類型：字串 長度限制：長度上限為 256。 模式：`arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+` ## 錯誤 ** InvalidInputException ** 我們無法處理請求，因為它包含無效的值或超過有效範圍的值。 HTTP 狀態碼：400 ** LimitExceededException ** 已超過每個帳戶的資源數量限制。 HTTP 狀態碼：400 ** ResourceAlreadyExistsException ** 已有具有此名稱的資源。請用不同的名稱再試一次。 HTTP 狀態碼：400 ** ResourceInUseException ** 指定的資源正在使用中。 HTTP 狀態碼：400 ** ResourceNotFoundException ** 我們找不到具有該 Amazon Resource Name (ARN) 的資源。請檢查 ARN，然後再試一次。 HTTP 狀態碼：400 ## 另請參閱 如需在其中一種語言特定 AWS SDKs中使用此 API 的詳細資訊，請參閱下列內容： + [AWS 命令列界面 V2](https://docs.aws.amazon.com/goto/cli2/forecast-2018-06-26/CreateExplainability) + [AWS 適用於 .NET V4 的 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV4/forecast-2018-06-26/CreateExplainability) + [AWS 適用於 C\$1\$1 的 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForCpp/forecast-2018-06-26/CreateExplainability) + [AWS 適用於 Go 的 SDK v2](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForGoV2/forecast-2018-06-26/CreateExplainability) + [AWS 適用於 Java V2 的開發套件](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/forecast-2018-06-26/CreateExplainability) + [AWS 適用於 JavaScript V3 的 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaScriptV3/forecast-2018-06-26/CreateExplainability) + [AWS 適用於 Kotlin 的 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForKotlin/forecast-2018-06-26/CreateExplainability) + [AWS 適用於 PHP V3 的 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForPHPV3/forecast-2018-06-26/CreateExplainability) + [AWS 適用於 Python 的 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/forecast-2018-06-26/CreateExplainability) + [AWS 適用於 Ruby V3 的 SDK](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForRubyV3/forecast-2018-06-26/CreateExplainability)