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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。
FeaturizationConfig
注意
此物件屬於 CreatePredictor操作。如果您使用 建立預測器CreateAutoPredictor，請參閱 AttributeConfig。
在 CreatePredictor操作中，指定的演算法會使用指定的資料集群組來訓練模型。您可以在訓練模型之前，選擇性地告知 操作修改資料欄位。這些修改稱為特徵化。
您可以使用 FeaturizationConfig 物件定義特徵化。您可以指定轉換的陣列，每個您要讓其成為焦點的欄位各一個。然後，您可以在CreatePredictor請求中包含 FeaturizationConfig 物件。Amazon Forecast 會在模型訓練之前將特徵化套用至 TARGET_TIME_SERIES和 RELATED_TIME_SERIES資料集。
您可以建立多個特徵化組態。例如，您可以透過指定不同的特徵化組態來呼叫CreatePredictor操作兩次。
目錄
- ForecastFrequency
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預測中的預測頻率。
有效間隔為整數，後跟 Y (年)、M (月)、W (週)、D (天)、H (小時) 和 min (分鐘)。例如，"1D" 表示每隔一天，"15min" 表示每隔 15 分鐘。您無法指定會與下一個較大頻率重疊的值。例如，這意味著您不能指定頻率為 60 分鐘，因為這相當於 1 小時。每個頻率的有效值如下：
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分鐘–1-59
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小時–1-23
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天–1-6
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週–1-4
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月–1-11
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年 – 1
因此，如果您希望每兩週預測一次，請指定 "2W"。或者，如果您希望每季度預測一次，請指定 "3M"。
頻率必須大於或等於 TARGET_TIME_SERIES 資料集頻率。
提供 RELATED_TIME_SERIES 資料集時，頻率必須等於 TARGET_TIME_SERIES 資料集頻率。
類型：字串
長度限制：長度下限為 1。長度上限為 5。
模式：
^Y|M|W|D|H|30min|15min|10min|5min|1min$必要：是
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- Featurizations
-
資料集欄位的特徵化 （轉換） 資訊陣列。
類型：Featurization 物件陣列
陣列成員：項目數下限為 1。項目數上限為 50。
必要：否
- ForecastDimensions
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維度 （欄位） 名稱陣列，指定如何將產生的預測分組。
例如，假設您正在為所有商店的項目銷售產生預測，且資料集包含
store_id欄位。如果您想要依商店區分每個項目的銷售預測，您可以指定store_id做為維度。不需要在
CreatePredictor請求中指定TARGET_TIME_SERIES資料集中指定的所有預測維度。必須在CreatePredictor請求中指定RELATED_TIME_SERIES資料集中指定的所有預測維度。類型：字串陣列
陣列成員：項目數下限為 1。項目數上限為 10。
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：否
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：
