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# 予測子の再トレーニング
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**注記**  
再トレーニングは、AutoPredictor ([`CreateAutoPredictor`](API_CreateAutoPredictor.md)) で作成された予測子でのみ使用できます。既存のレガシー予測子を AutoPredictor にアップグレードできます。「[AutoPredictor へのアップグレード](howitworks-predictor.md#upgrading-autopredictor)」を参照してください。

予測子を最新の状態に保つために、更新されたデータセットで予測子を保持できます。予測子を再トレーニングする場合、Amazon Forecast は、同じ予測子の構成設定を維持します。再トレーニング後も、元の予測子はアクティブなままで、再トレーニングされた予測子には個別の Predictor ARN があります。

予測子を再トレーニングすると、次の 2 つの方法で予測精度を向上させることができます。

1. **より最新のデータ**: 再トレーニングされた予測子は、モデルをトレーニングするときに、より最新のデータを組み込みます。

1. **予測子の改善**: 再トレーニングされた予測子には、Amazon Forecast アルゴリズムと追加のデータセットの更新と改善が組み込まれます。

予測子の再トレーニングでは、新しい予測子を最初から作成する場合と比較して、最大 50% の時間を短縮できます。Predictor のトレーニング時間はより短く、Forecast は既存の構成設定を自動的に使用します。

**Python ノートブック**  
予測子の再トレーニングに関するステップバイステップガイドについては、「[Retraining a predictor](https://github.com/aws-samples/amazon-forecast-samples/blob/main/notebooks/advanced/Retraining_AutoPredictor/Retraining.ipynb)」(予測子の再トレーニング) を参照してください。

ソフトウェア開発キット (SDK) または Amazon Forecast コンソールを使用して、予測子を再トレーニングできます。

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#### [ Console ]

**予測子を再トレーニングするには**

1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/forecast/](https://console.aws.amazon.com/forecast/) で Amazon Forecast コンソールを開きます。

1. ナビゲーションペインで、**[Predictors]** (予測子) を選択します。

1. 再学習する予測子を選択します。

1. **[Predictor actions]** (Predictor アクション) のドロップダウンで、**[Retrain]** (再トレーニング) を選択します。

1. アップグレードされた予測子の一意の名前を設定します。

1. **[Retrain predictor]** (予測子の再トレーニング) を選択します。

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#### [ SDK ]

**予測子を再トレーニングするには**

[`CreateAutoPredictor`](API_CreateAutoPredictor.md) オペレーションを使用して、予測子に一意の名前を割り当て、再トレーニングする予測子に `ReferencePredictorArn` の値を設定します。

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

予測子を再トレーニングするときは、`PredictorName` と `ReferencePredictorArn` パラメータのみに値を割り当てます。

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