Amazon Forecast 不再提供給新客戶。Amazon Forecast 的現有客戶可以繼續正常使用服務。進一步了解」
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。
CreateExplainability
注意
可解釋性僅適用於從 AutoPredictor 產生的預測和預測器 (CreateAutoPredictor)
建立 Amazon Forecast 可解釋性。
重要
Amazon Forecast 不再提供給新客戶。Amazon Forecast 的現有客戶可以繼續正常使用服務。進一步了解」
可解釋性可協助您更加了解資料集中的屬性如何影響預測。Amazon Forecast 使用稱為影響分數的指標來量化每個屬性的相對影響，並判斷它們是否增加或減少預測值。
若要啟用預測可解釋性，您的預測器必須至少包含下列其中一項：相關時間序列、項目中繼資料或假日和天氣索引等其他資料集。
注意
ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)、ETS （指數平滑狀態空間模型） 和 NPTS （非參數時間序列） 模型不包含外部時間序列資料。因此，即使您包含其他資料集，這些模型也不會建立可解釋性報告。
CreateExplainability 接受預測器 ARN 或預測 ARN。若要接收資料集中所有時間序列和時間點的彙總影響分數，請提供預測器 ARN。若要接收特定時間序列和時間點的影響分數，請提供預測 ARN。
使用預測器 ARN 建立CreateExplainability
注意
每個預測器只能有一個可解釋性資源。如果您已ExplainPredictor在 中啟用 CreateAutoPredictor，則該預測器已有可解釋性資源。
提供預測器 ARN 時，需要下列參數：
-
ExplainabilityName- 可解釋性的唯一名稱。 -
ResourceArn- 預測器的 Arn。 -
TimePointGranularity- 必須設定為「ALL」。 -
TimeSeriesGranularity- 必須設定為「ALL」。
請勿為下列參數指定值：
-
DataSource- 僅在 TimeSeriesGranularity 為「SPECIFIC」時才有效。 -
Schema- 僅在 TimeSeriesGranularity 為「SPECIFIC」時才有效。 -
StartDateTime- 只有在 TimePointGranularity 為「SPECIFIC」時才有效。 -
EndDateTime- 只有在 TimePointGranularity 為「SPECIFIC」時才有效。
CreateExplainability 與預測 ARN
注意
您最多可以指定 50 個時間序列和 500 個時間點。
提供預測器 ARN 時，需要下列參數：
-
ExplainabilityName- 可解釋性的唯一名稱。 -
ResourceArn- 預測的 Arn。 -
TimePointGranularity- “ALL” 或 “SPECIFIC”。 -
TimeSeriesGranularity- “ALL” 或 “SPECIFIC”。
如果您將 TimeSeriesGranularity 設定為「SPECIFIC」，您還必須提供下列項目：
-
DataSource- CSV 檔案的 S3 位置，指定您的時間序列。 -
Schema- 結構描述定義資料來源中列出的屬性和屬性類型。
如果您將 TimePointGranularity 設定為「SPECIFIC」，您還必須提供下列項目：
-
StartDateTime- 時間點範圍內的第一個時間戳記。 -
EndDateTime- 時間點範圍內的最後一個時間戳記。
請求語法
{
"DataSource": {
"S3Config": {
"KMSKeyArn": "string",
"Path": "string",
"RoleArn": "string"
}
},
"EnableVisualization": boolean,
"EndDateTime": "string",
"ExplainabilityConfig": {
"TimePointGranularity": "string",
"TimeSeriesGranularity": "string"
},
"ExplainabilityName": "string",
"ResourceArn": "string",
"Schema": {
"Attributes": [
{
"AttributeName": "string",
"AttributeType": "string"
}
]
},
"StartDateTime": "string",
"Tags": [
{
"Key": "string",
"Value": "string"
}
]
}請求參數
請求接受採用 JSON 格式的下列資料。
- DataSource
-
資料來源，允許 Amazon Forecast 存取資料的 AWS Identity and Access Management (IAM) 角色，以及選擇性的 AWS Key Management Service (KMS) 金鑰。
類型：DataSource 物件
必要：否
- EnableVisualization
-
建立可在 AWS 主控台中檢視的可解釋性視覺化。
類型：布林值
必要：否
- EndDateTime
-
如果
TimePointGranularity設定為SPECIFIC，請定義可解釋性的最後時間點。使用以下時間戳記格式：yyyy-MM-ddTHH：mm：ss （範例：2015-01-01T20：00：00)
類型：字串
長度限制：長度上限為 19。
模式：
^\d{4}-\d{2}-\d{2}T\d{2}:\d{2}:\d{2}$必要：否
- ExplainabilityConfig
-
定義可解釋性時間序列和時間點精細性的組態設定。
類型：ExplainabilityConfig 物件
必要：是
- ExplainabilityName
-
可解釋性的唯一名稱。
類型：字串
長度限制：長度下限為 1。長度上限為 63。
模式：
^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]*必要：是
- ResourceArn
-
用於建立可解釋性的預測器或預測的 Amazon Resource Name (ARN)。
類型：字串
長度限制：長度上限為 256。
模式：
arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+必要：是
- Schema
-
定義資料集的欄位。
類型：Schema 物件
必要：否
- StartDateTime
-
如果
TimePointGranularity設定為SPECIFIC，請定義可解釋性的第一個點。使用以下時間戳記格式：yyyy-MM-ddTHH：mm：ss （範例：2015-01-01T20：00：00)
類型：字串
長度限制：長度上限為 19。
模式：
^\d{4}-\d{2}-\d{2}T\d{2}:\d{2}:\d{2}$必要：否
- Tags
-
選用中繼資料可協助您分類和組織資源。每個標籤皆包含由您定義的一個金鑰與一個選用值。標籤鍵與值皆區分大小寫。
以下限制適用於標籤：
-
對於每個資源，每個標籤索引鍵必須是唯一的，且每個標籤索引鍵必須有一個值。
-
每個資源的標籤數量上限：50。
-
金鑰長度上限：UTF-8 128 個 Unicode 字元。
-
最大值長度：256 個 UTF-8 Unicode 字元。
-
接受的字元：所有字母和數字、以 UTF-8 表示的空格，以及 + - = 。_ ：/ @。 如果您的標記結構描述用於其他 服務和資源，則這些服務的角色限制也適用。
-
金鑰字首不能包含 或 的任何大寫
aws:或小寫組合AWS:。值可以具有此字首。如果標籤值有aws做為其字首，但金鑰沒有，預測會將其視為使用者標籤，並計入 50 個標籤的限制。僅具有 金鑰字首的標籤aws不會計入每個資源限制的標籤。您無法編輯或刪除具有此字首的標籤索引鍵。
類型：Tag 物件陣列
陣列成員：項目數下限為 0。項目數上限為 200。
必要：否
-
回應語法
{
"ExplainabilityArn": "string"
}回應元素
如果動作成功，則服務傳回 HTTP 200 回應。
服務會傳回下列 JSON 格式的資料。
- ExplainabilityArn
-
可解釋性的 Amazon Resource Name (ARN)。
類型：字串
長度限制：長度上限為 256。
模式：
arn:([a-z\d-]+):forecast:.*:.*:.+
錯誤
- InvalidInputException
-
我們無法處理請求，因為它包含無效值或超過有效範圍的值。
HTTP 狀態碼：400
- LimitExceededException
-
已超過每個帳戶的資源數量限制。
HTTP 狀態碼：400
- ResourceAlreadyExistsException
-
已有具有此名稱的資源。請用不同的名稱再試一次。
HTTP 狀態碼：400
- ResourceInUseException
-
指定的資源正在使用中。
HTTP 狀態碼：400
- ResourceNotFoundException
-
我們找不到具有該 Amazon Resource Name (ARN) 的資源。請檢查 ARN，然後再試一次。
HTTP 狀態碼：400
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：
