在训练我的预测器时,我遇到了这个错误,我被困在如何修复它。

我有两个数据序列,一个有 9234 行的“目标时间序列数据”和一个“item_id”,第二个是“相关时间序列数据”,行数与我只有一个 id 相同.

我正在使用 180 天的窗口设置数据,错误中出现的第二个数字和第一个数字之间究竟有什么区别,9414 - 9234 = 180。

We were unable to train your predictor.
Please ensure there are no missing values for any items in the related time series, All items need data until 2020-03-15 00:00:00.0. For example, following items have missing data: item: brl only has 9234/9414 required datapoints starting 1994-06-07 00:00:00.0, please refer to documentation for additional details.

一旦我的数据没有丢失的数据并且每天都会返回此错误? 我的数据从 1994-06-07 开始,到 2019-09-17 结束。 为什么我应该有 9414 个数据点而不是 9234 个? 我应该在“目标时间序列数据”中取出 180 天吗?

#1楼 票数:2 已采纳

必须知道相关时间序列数据的未来值。

良好的相关时间序列示例:您知道营销部门已经或将要发送电子邮件时事通讯来宣传您预测的产品的过去和未来日子。 您可以将此数据用作相关时间序列。

不良相关时间序列的示例:您注意到 Google 搜索与您的产品销售相关的品牌。 因此,您希望将其用作相关时间序列。 由于您不知道将来会发生多少次搜索,因此您不能将其用作相关的时间序列。

在您的情况下,您有 9414 天的 TARGET_TIME_SERIES 数据,并且您想要预测接下来 180 天的需求。 这意味着您的 RELATED_TIME_SERIES 数据应该是 9594 天。

编辑:我没有用亚马逊的预测产品测试过这个。 我的回答基于与 Facebook Prophet 合作(这是 amazon forcast 使用的模型之一)。 请让我知道我的解决方案是否有效。

#2楼 票数:-1

刚遇到这个线程。 我有一个问题,因为有人提到相关数据可以与FB先知一起使用,我不知道。 您能否指导我有关如何使用FB先知的相关数据。 真的很有帮助。

BR,尼丁

  ask by Marcel Mendes Reis translate from so

未解决问题?本站智能推荐:

1回复

如何导出在 Amazon Forecast 上训练的模型(预测器)?

在 Amazon Forecast 上,如何导出我已经训练过的模型(Forecast 术语中的预测器)? 例如,将 ARIMA 或 Prophet 模型权重导出到一个文件,以便下载或存储在 S3 上。 对新数据运行预测太慢了,我想使用 Forecast 来训练模型并最终将它们部署到其他地方。
1回复

由于缺少数据,AWS Forecast无法训练预测变量

这个问题很接近,但是在我使用单个数据集且没有相关时间序列的情况下,并不能很好地帮助我解决类似的问题。 我将AWS Forecast与单个时间序列数据集一起使用(没有相关数据,只有主DS)。 它是每日数据集,包含从2010年到2020年大约10年的数据。 我的原始数据集中有3572个数据点; 我
1回复

使用 AWS Forecast 预测每个客户

我正在使用 AWS Forecast 托管服务来预测一段时间内的客户支出。 我知道我必须创建一个包含数据集的数据集组:primaray、secondary 和 metadata。 (然后将这些导入到组中) 我无法理解的一件事是如何组织我的数据集,以及我是否需要为每个客户创建一个“数据集组”,或
1回复

基于存储在 Redshift 上的大型时间序列数据的 AWS 预测

我将过去 3 年的销售数据存储在 Redshift 中,并且每天更新。 我想每周开始预测下周(基于任何算法作为开始)。 由于我们每天有 1000 万个数据点,我想直接在 Redshift 中作为查询运行预测并从中生成预测。 理想的方法是什么? (目前我正在使用 HWES(指数平滑),并且由于
1回复

亚马逊预测需要很长时间才能预测

就像标题所说的预测生成需要很长时间。 我正在更新数据(目标和相关数据)并且我已经预训练了一个预测器。 目标数据集比较小,粒度为1小时。 在每一代预测中,似乎预测器在进行推理之前都会重新训练。 我正在尝试提前 1 个月进行预测,我找到的唯一解决方案是重新上传数据并进行 24 小时预测范围的新预测(这
1回复

AWS 预测。 项目数量的观察值太少

我正在尝试使用 Amazon Forecast 进行一些测试。 我现在尝试了两个不同的数据集,它们看起来像这样: 13,2013-03-31 19:25:00,93.10999 14,2013-03-31 19:35:00,93.5 15,2013-03-31 19:40:00,93.64 16,
1回复

通过了解一些未来事件来增强预测

使用 AWS Forecast 时,是否有某种方法可以使用“部分未来信息”来扩充我们的模型以改进预测? 到目前为止,我已经从 AWS Forecast 获得了相当可靠的预测,但我怀疑如果我能提供一些关于已知未​​来事件的信息,我可以在一定程度上大大改进预测。 我对预测和机器学习非常陌生,我所说的
3回复

Sagemaker:如何在预测器(Sagemake > 2.0)中设置 content_type?

请求帮助解决以下错误。 调用 InvokeEndpoint 操作时发生错误 (ModelError):从模型收到客户端错误 (415),消息为“不支持内容类型应用程序/八位字节流。支持的内容类型为 text/csv、text/libsvm” 这是相关的代码 - 然后我面对预测器中的错误