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时间序列数据的端点响应 - 亚马逊 SageMaker AI

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

时间序列数据的端点响应

Clar SageMaker ify 处理任务将整个有效负载反序列化为 JSON。然后，它使用分析配置中提供的 JMESPath 表达式，从反序列化数据中提取预测。响应负载中的记录必须与请求负载中的记录相匹配。

下表是一个只输出平均预测值的端点响应示例。在 analysis config 中的 predictor 字段中使用的 forecast 值应作为 JMESPath 表达式提供，以便为处理任务查找预测结果。

端点请求负载 端点响应负载（字符串表示形式） 分析配置中用于预测的 JMESPath 表达式

单条记录示例。配置应为 TimeSeriesModelConfig(forecast="prediction.mean")，以便正确提取预测结果。

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

'prediction.mean'

多条记录。 AWS DeepAR 端点响应。

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

'predictions[*].mean'