予測子のトレーニング

予測子を作成するには

追加のデータセットについては、 Weather Index および Holidays の特徴量化 を参照してください。予測タイプと最適化メトリクスのカスタマイズの詳細については、「予測精度の評価」を参照してください。

で自動予測子を作成するには AWS CLI、 create-predictor コマンドを使用します。次のコードでは、今後 14 日 の予測を行う自動予測子を作成します。

予測子の名前と、トレーニングデータを含むデータセットグループの Amazon リソースネーム (ARN) を指定します。必要に応じて、予測期間と予想頻度を変更します。必要に応じて、予測子に任意のタグを追加します。詳細については、「Amazon Forecast のリソースのタグ付け」を参照してください。

必須とオプションのパラメータの詳細については、「CreateAutoPredictor」を参照してください。

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

予想タイプと最適化メトリクスのカスタマイズの詳細については、「予測精度の評価」を参照してください。DataConfig データ型内で Weather Index および Holidays の追加のデータセットが定義されています。追加のデータセットについては、 Weather Index および Holidays の特徴量化 を参照してください。

SDK for Python (Boto3) を使用して自動予測子を作成するには、create_auto_predictor メソッドを使用します。次のコードでは、今後 14 日 の予測を行う自動予測子を作成します。

予測子の名前と、トレーニングデータを含むデータセットグループの Amazon リソースネーム (ARN) を指定します。必要に応じて、予測期間と予想頻度を変更します。必要に応じて、予測子に任意のタグを追加します。詳細については、「Amazon Forecast のリソースのタグ付け」を参照してください。

必須とオプションのパラメータの詳細については、「CreateAutoPredictor」を参照してください。

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'])

予想タイプと最適化メトリクスのカスタマイズの詳細については、「予測精度の評価」を参照してください。DataConfig データ型内で Weather Index および Holidays の追加のデータセットが定義されています。追加のデータセットについては、 Weather Index および Holidays の特徴量化 を参照してください。

予測子をアップグレードするには

を使用して予測子をアップグレードするには AWS CLI、 create-predictorメソッドを使用しますが、予測子名と の値 reference-predictor-arn (アップグレードする予測子の ARN) のみを指定します。

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

SDK for Python (Boto3) を使用して予測子をアップグレードするには、create_auto_predictor メソッドを使用します。ただし、予測子の名前と ReferencePredictorArn の値 (アップグレードする予測子の ARN) のみを指定します。

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'])

AutoML を使用するには

CreatePredictor オペレーションを使用して、PerformAutoML の値を "true" に設定します。

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

AutoML を使用する場合、AlgorithmArn、HPOConfig、TrainingParameters といった CreatePredictor パラメータに値を設定することはできません。