【Amazon Forecastで時系列予測】③予測モデルの作成（CNN-QR）

１. はじめに

今回はCNN-QRアルゴリズムを指定して予測子の作成を行います。

せっかくなので、マネジメントコンソールからの操作ではなく、以下のサンプルコードを参照してAWS SDK for Python（Boto3）経由でAmazon Forecastを操作してみます。

●GitHub – aws-samples / amazon-forecast-samples

２. 環境

事前にPython、Boto3、Jupyter Labを導入しました。

• Python: 3.7.3
• Boto3: 1.17.7
• Jupyter Lab: 0.35.4

３. 予測子の作成

create_predictorに対して、利用するアルゴリズムなどのパラメータを指定して、予測子を作成します。

※画像をクリックすると新しいタブで開きます。

• 予測子名：bisol_covid19_predictor3_cnnqr
• 予測範囲（期間）：30
• 予測の時間単位：day
• 予測アルゴリズムの選択：CNN-QR
• Backtest window
  • Number of windows：5
  • Offset：30

AWSコンソール上で該当のPredictorが作成されていることを確認します。

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予測子のトレーニングが完了するとステータスが「Active」に変わります。
このプロセスは、AutoMLでは1時間超かかりましたが、今回の手動選択では30分程度で完了しました。

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４. 予測子の評価

予測子のメトリクス（評価指標）を取得します。

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マネジメントコンソールの予測子の詳細ページでも確認します。

※画像をクリックすると新しいタブで開きます。

５. バックテストパラメータの設定について

Amazon Forecastは、インポートした時系列データを学習データ（Training）とテストデータ（Testing）に分割し、バックテストにより予測メトリクスを生成します。
バックテストのパラメータでは、バックテストウィンドウの長さとバックテストシナリオの数の両方を設定できます。

前回はバックテストシナリオの数をデフォルトの「1」のまま進めましたが、今回は最大の「5」を指定してみました（1から5までのバックテストを選択できます）。
バックテストウィンドウは「30」のまま変更していません。

６. おわりに

これで予測モデルの作成に関する作業は完了です。
次回は、作成した予測子を使用して予測（推論）を行います。

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