時間序列資料的端點回應 - Amazon SageMaker

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時間序列資料的端點回應

SageMaker Clarify 處理任務會將整個承載還原序列化為 JSON。然後，它會使用分析組態中提供的JMESPath表達式，從還原序列化資料中擷取預測。回應有效負載中的記錄必須與請求有效負載中的記錄符合。

下表是端點的回應範例，只會輸出平均預測值。分析組態中 predictor 欄位forecast中使用的 值應作為JMESPath表達式提供，以尋找處理任務的預測結果。

端點請求有效負載 端點回應有效負載 (字串表示) JMESPath 用於分析組態中預測的表達式

單一記錄範例。組態應該TimeSeriesModelConfig(forecast="prediction.mean")是正確擷取預測。

'{"prediction": {"mean": [1, 2, 3, 4, 5]}'

'prediction.mean'

多個記錄。 AWS deepAR 端點回應。

'{"predictions": [{"mean": [1, 2, 3, 4, 5]}, {"mean": [1, 2, 3, 4, 5]}]}'

'predictions[*].mean'