Amazon Forecast ist für Neukunden nicht mehr verfügbar. Bestehende Kunden von Amazon Forecast können den Service weiterhin wie gewohnt nutzen. [Erfahren Sie mehr“](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/) Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Prädiktorüberwachung **Anmerkung** Wenn Sie die Prädiktorüberwachung aktivieren, speichert Amazon Forecast Daten aus jeder Ihrer Prognosen für die Analyse der Prädiktorleistung, auch nach dem Löschen der Prognosedaten. Um diese Daten zu löschen, löschen Sie die Überwachungsressource. Mithilfe der Prädiktorüberwachung können Sie sehen, wie sich die Leistung Ihres Prädiktors im Laufe der Zeit verändert. Eine Vielzahl von Faktoren kann zu Leistungsänderungen führen, z. B. wirtschaftliche Entwicklungen oder Veränderungen im Verhalten Ihrer Kunden. Betrachten Sie z. B. ein Prognoseszenario, in dem das Ziel `sales` ist und es zwei verwandte Attribute gibt: `price` und `color`. In den Monaten nach der Erstellung Ihres ersten Prädiktors können bestimmte Farben bei Ihren Kunden unerwartet an Beliebtheit gewinnen. Dies könnte den Umsatz von Artikeln mit diesem Attribut in die Höhe treiben. Diese neuen Daten könnten sich auf die Leistung Ihres Prädiktors und die Genauigkeit der von ihm generierten Prognosen auswirken. Wenn die Prädiktorüberwachung aktiviert ist, analysiert Forecast die Leistung Ihres Prädiktors, während Sie Prognosen erstellen und mehr Daten importieren. Forecast vergleicht die neuen Daten mit den früheren Prognosen, um Leistungsänderungen zu erkennen. In der Prognosekonsole können Sie sich Diagramme ansehen, die zeigen, wie sich verschiedene Genauigkeitsmetriken im Laufe der Zeit verändert haben. Oder Sie können mit der [ListMonitorEvaluations](API_ListMonitorEvaluations.md) Operation Überwachungsergebnisse erhalten. Mithilfe der Prädiktorüberwachung können Sie entscheiden, ob es an der Zeit ist, Ihren Prädiktor neu zu trainieren. Wenn sich die Leistung verschlechtert, sollten Sie den Prädiktor möglicherweise anhand neuerer Daten neu trainieren. Wenn Sie Ihren Prädiktor neu trainieren möchten, enthält der neue Prädiktor die Überwachungsdaten des vorherigen Prädiktors. Sie können die Prädiktorüberwachung auch verwenden, um Kontextdaten über Ihre Produktionsumgebung zu sammeln oder Vergleiche für verschiedene Experimente durchzuführen. Die Prädiktorüberwachung ist nur für verfügbar. AutoPredictors Sie können bestehende ältere Prädiktoren auf aktualisieren. AutoPredictor Siehe [Upgrade auf. AutoPredictor](howitworks-predictor.md#upgrading-autopredictor) **Topics** + [Arbeitsablauf zur Prädiktorüberwachung](#predictor-monitoring-workflow) + [Predictor Monitoring aktivieren](enabling-predictor-monitoring.md) + [Überwachungsergebnisse anzeigen](predictor-monitoring-results.md) + [Einschränkungen und bewährte Methoden](#predictor-monitoring-best-practices) ## Arbeitsablauf zur Prädiktorüberwachung Um Ergebnisse der Prädiktorüberwachung zu erhalten, müssen Sie zuerst Ihren Prädiktor verwenden, um eine Prognose zu generieren, und dann weitere Daten importieren. Der Workflow für die Überwachung sieht wie folgt aus. 1. Aktivieren Sie die Prädiktorüberwachung für einen auto Prädiktor: + Erstellen Sie einen neuen Prädiktor mit aktivierter Überwachung. Siehe [Aktivierung der Prädiktorüberwachung für einen neuen Prädiktor](enabling-predictor-monitoring.md#enabling-predictor-monitoring-new). + Oder aktivieren Sie die Überwachung für einen vorhandenen Prädiktor. Siehe [Prädiktorüberwachung für einen vorhandenen Prädiktor aktivieren](enabling-predictor-monitoring.md#enabling-predictor-monitoring-existing). 1. Verwenden Sie den Prädiktor, um eine oder mehrere Prognosen zu generieren. 1. Importiert mehr Daten. Informationen zum Importieren von Daten in Forecast finden Sie unter[Datensätze importieren](howitworks-datasets-groups.md). 1. Ergebnisse der Prädiktorüberwachung anzeigen: + Sie können die Ergebnisse für Ihren Prädiktor auf der Registerkarte **Überwachung** anzeigen. + Oder Sie können mit der [ListMonitorEvaluations](API_ListMonitorEvaluations.md) Operation Überwachungsergebnisse erhalten. Weitere Informationen finden Sie unter [Überwachungsergebnisse anzeigen](predictor-monitoring-results.md). # Predictor Monitoring aktivieren Sie können die Prädiktorüberwachung aktivieren, wenn Sie den Prädiktor erstellen, oder Sie können sie für einen vorhandenen Prädiktor aktivieren. **Anmerkung** Die Prädiktorüberwachung ist nur für verfügbar. AutoPredictors Sie können bestehende ältere Prädiktoren auf aktualisieren. AutoPredictor Siehe [Upgrade auf. AutoPredictor](howitworks-predictor.md#upgrading-autopredictor) **Topics** + [Aktivierung der Prädiktorüberwachung für einen neuen Prädiktor](#enabling-predictor-monitoring-new) + [Prädiktorüberwachung für einen vorhandenen Prädiktor aktivieren](#enabling-predictor-monitoring-existing) ## Aktivierung der Prädiktorüberwachung für einen neuen Prädiktor Sie können die Prädiktorüberwachung für einen neuen Prädiktor mit der Konsole, AWS CLI AWS SDKs, und der Operation aktivieren. [CreateAutoPredictor](API_CreateAutoPredictor.md) ------ #### [ Console ] **Um die Prädiktorüberwachung zu aktivieren** 1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon Forecast-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/forecast/](https://console.aws.amazon.com/forecast/). 1. Wählen Sie **unter Datensatzgruppen** Ihre Datensatzgruppe aus. 1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Prädiktoren** aus. 1. Wählen Sie **Neuen Prädiktor trainieren** aus. 1. Wählen Sie im Abschnitt **Prädiktorkonfiguration** die Option Überwachung **aktivieren** aus. 1. Geben Sie Werte für die folgenden Pflichtfelder ein: + **Name** — ein eindeutiger Prädiktorname. + **Prognosefrequenz** — die Granularität Ihrer Prognosen. + **Prognosehorizont** — Die Anzahl der zu prognostizierenden Zeitschritte. 1. Wählen Sie **Start**, um einen auto Prädiktor mit aktivierter Überwachung zu erstellen. Wenn Sie den Prädiktor verwenden, um Prognosen zu generieren und dann weitere Daten zu importieren, werden Ihnen Überwachungsergebnisse angezeigt. ------ #### [ Python ] Um die Prädiktorüberwachung für einen neuen Prädiktor mit dem SDK for Python (Boto3) zu aktivieren, verwenden Sie die `create_auto_predictor` Methode und geben Sie einen Monitornamen in der ein. `MonitoringConfig` Der folgende Code erstellt einen auto Prädiktor, der Vorhersagen für 24 (`ForecastHorizon`) Tage (`ForecastFrequency`) in der future trifft, und spezifiziert `MyPredictorMonitor` als. `MonitorName` Nachdem Sie eine Prognose generiert und anschließend weitere Daten importiert haben, können Sie sich die Ergebnisse der Prädiktorüberwachung ansehen. Weitere Informationen zum Abrufen von Ergebnissen finden Sie unter. [Überwachungsergebnisse anzeigen](predictor-monitoring-results.md) Informationen zu erforderlichen und optionalen Parametern für die Erstellung eines Prädiktors finden Sie unter. [CreateAutoPredictor](API_CreateAutoPredictor.md) ``` import boto3 forecast = boto3.client('forecast') create_predictor_response = forecast.create_auto_predictor( PredictorName = 'predictor_name', ForecastHorizon = 24, ForecastFrequency = 'D', DataConfig = { "DatasetGroupArn": "arn:aws:forecast:region:account:dataset-group/datasetGroupName" }, MonitorConifg = { "MonitorName": "MyMonitorName" } ) ``` ------ ## Prädiktorüberwachung für einen vorhandenen Prädiktor aktivieren Sie können die Prädiktorüberwachung für einen vorhandenen Prädiktor mit der Konsole, und aktivieren. AWS CLI AWS SDKs ------ #### [ Console ] **Um die Prädiktorüberwachung zu aktivieren** 1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon Forecast-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/forecast/](https://console.aws.amazon.com/forecast/). 1. Wählen Sie **unter Datensatzgruppen** Ihre Datensatzgruppe aus. 1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Prädiktoren** aus. 1. Wählen Sie Ihren Prädiktor. 1. Navigieren Sie zur Registerkarte **Überwachung**. 1. Wählen Sie im Abschnitt **Überwachungsdetails** die Option **Überwachung starten** Wenn der **Überwachungsstatus** Aktiv lautet, ist die Prädiktorüberwachung aktiviert. Nachdem Sie eine Prognose generiert und anschließend weitere Daten importiert haben, können Sie sich die Ergebnisse der Prädiktorüberwachung ansehen. Weitere Informationen finden Sie unter [Überwachungsergebnisse anzeigen](predictor-monitoring-results.md) ------ #### [ Python ] Verwenden Sie die Methode, um die Prädiktorüberwachung für einen vorhandenen Prädiktor mit dem SDK for Python (Boto3) zu aktivieren. `create_monitor` Geben Sie einen Namen für die Überwachung an und `ResourceArn` geben Sie den Amazon-Ressourcennamen (ARN) für den zu überwachenden Prädiktor an. Verwenden Sie die `describe_monitor` Methode und geben Sie den Monitor-ARN an, um den Status des Monitors abzurufen. Nachdem Sie eine Prognose generiert und anschließend weitere Daten importiert haben, können Sie sich die Ergebnisse der Prädiktorüberwachung ansehen. Weitere Informationen finden Sie unter [Überwachungsergebnisse anzeigen](predictor-monitoring-results.md). Informationen zu erforderlichen und optionalen Parametern finden Sie unter [CreateMonitor](API_CreateMonitor.md) und[DescribeMonitor](API_DescribeMonitor.md). ``` import boto3 forecast = boto3.client('forecast') create_monitor_response = forecast.create_monitor( MonitorName = 'monitor_name', ResourceArn = 'arn:aws:forecast:region:accountNumber:predictor/predictorName' ) monitor_arn = create_monitor_response['MonitorArn'] describe_monitor_response = forecast.describe_monitor( MonitorArn = monitor_arn ) print("Monitor status: " + describe_monitor_response['Status']) ``` ------ # Überwachungsergebnisse anzeigen Nachdem Sie eine Prognose generiert und anschließend weitere Daten importiert haben, können Sie sich die Ergebnisse der Prädiktorüberwachung ansehen. Sie können eine Visualisierung der Ergebnisse mit der Prognosekonsole anzeigen oder die Ergebnisse mithilfe der [ListMonitorEvaluations](API_ListMonitorEvaluations.md) Operation programmgesteuert abrufen. In der Prognosekonsole werden die Ergebnisse für jede [Prädiktormetrik](metrics.md) grafisch dargestellt. Die Grafiken zeigen, wie sich die einzelnen Metriken im Laufe der Lebensdauer Ihres Prädiktors und Ihrer Prädiktorereignisse, wie z. B. Umschulungen, verändert haben. Die [ListMonitorEvaluations](API_ListMonitorEvaluations.md) Operation gibt Metrikergebnisse und Prädiktorereignisse für verschiedene Zeitfenster zurück. ------ #### [ Console ] **Um die Ergebnisse der Prädiktorüberwachung anzuzeigen** 1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon Forecast-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/forecast/](https://console.aws.amazon.com/forecast/). 1. Wählen Sie **unter Datensatzgruppen** Ihre Datensatzgruppe aus. 1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Prädiktoren** aus. 1. Wählen Sie den Prädiktor und dann die Registerkarte **Überwachung** aus. + Der Abschnitt **Überwachungsergebnisse** zeigt, wie sich die verschiedenen Genauigkeitsmetriken im Laufe der Zeit verändert haben. Verwenden Sie die Dropdownliste, um zu ändern, welche Metrik das Diagramm verfolgt. + Im Abschnitt **Monitoringverlauf** werden die Details zu den verschiedenen Ereignissen aufgeführt, die in den Ergebnissen erfasst wurden. Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für ein Diagramm, das zeigt, wie sich die `Avg wQL` Punktzahl für einen Prädiktor im Laufe der Zeit verändert hat. Beachten Sie in diesem Diagramm, dass der `Avg wQL` Wert im Laufe der Zeit zunimmt. Dieser Anstieg weist darauf hin, dass die Genauigkeit des Prädiktors abnimmt. Ermitteln Sie anhand dieser Informationen, ob Sie das Modell erneut validieren und Maßnahmen ergreifen müssen. ![\[Graph showing increasing Avg wQL score over time, indicating decreasing predictor accuracy.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/forecast/latest/dg/images/predictor-drift.png) ------ #### [ SDK for Python (Boto3) ] Verwenden Sie die Methode, um Überwachungsergebnisse mit dem SDK for Python (Boto3) zu erhalten. `list_monitor_evaluations` Geben Sie den Amazon-Ressourcennamen (ARN) des Monitors an und geben Sie optional die maximale Anzahl von Ergebnissen an, die mit dem `MaxResults` Parameter abgerufen werden sollen. Geben Sie optional a an`Filter`, um die Ergebnisse zu filtern. Sie können Bewertungen nach einem `EvaluationState` von `SUCCESS` oder filtern`FAILURE`. Mit dem folgenden Code werden maximal 20 erfolgreiche Monitoring-Evaluierungen erzielt. ``` import boto3 forecast = boto3.client('forecast') monitor_results = forecast.list_monitor_evaluations( MonitorArn = 'monitor_arn', MaxResults = 20, Filters = [ { "Condition": "IS", "Key": "EvaluationState", "Value": "SUCCESS" } ] ) print(monitor_results) ``` Nachfolgend finden Sie ein Beispiel einer JSON-Antwort. ``` { "NextToken": "string", "PredictorMonitorEvaluations": [ { "MonitorArn": "MonitorARN", "ResourceArn": "PredictorARN", "EvaluationTime": "2020-01-02T00:00:00Z", "EvaluationState": "SUCCESS", "WindowStartDatetime": "2019-01-01T00:00:00Z", "WindowEndDatetime": "2019-01-03T00:00:00Z", "PredictorEvent": { "Detail": "Retrain", "Datetime": "2020-01-01T00:00:00Z" }, "MonitorDataSource": { "DatasetImportJobArn": "arn:aws:forecast:region:accountNumber:dataset-import-job/*", "ForecastArn": "arn:aws:forecast:region:accountNumber:forecast/*", "PredictorArn": "arn:aws:forecast:region:accountNumber:predictor/*", }, "MetricResults": [ { "MetricName": "AverageWeightedQuantileLoss", "MetricValue": 0.17009070456599376 }, { "MetricName": "MAPE", "MetricValue": 0.250711322309796 }, { "MetricName": "MASE", "MetricValue": 1.6275608734888485 }, { "MetricName": "RMSE", "MetricValue": 3100.7125081405547 }, { "MetricName": "WAPE", "MetricValue": 0.17101159704738722} ] } ] } ``` ------ ## Einschränkungen und bewährte Methoden Beachten Sie bei der Arbeit mit der Prädiktorüberwachung die folgenden Einschränkungen und bewährten Methoden. + Die **Prädiktorüberwachung ist nur für auto Prädiktoren verfügbar**. Sie können die Überwachung nicht für ältere Prädiktoren aktivieren, die mit AutoML oder durch manuelle Auswahl erstellt wurden. [Siehe Upgrade auf. AutoPredictor](howitworks-predictor.md#upgrading-autopredictor) + Die **Prädiktorüberwachung ist für jeden auto Prädiktor einzigartig** — Sie können nur einen Monitor pro auto Prädiktor erstellen. + Die **Prädiktorüberwachung erfordert neue Daten und die Generierung von Prognosen** — Wenn Sie neue Daten importieren, die zur Generierung neuer Prognosen verwendet werden, werden die Ergebnisse der Prädiktorüberwachung verfügbar. Wenn Sie keine neuen Daten importieren oder die neu importierten Daten nicht den gesamten Prognosezeitraum abdecken, werden Ihnen keine Überwachungsergebnisse angezeigt. + Die **prädiktive Überwachung erfordert neue Prognosen** — Sie müssen kontinuierlich neue Prognosen erstellen, um Überwachungsergebnisse zu erzielen. Wenn Sie keine neuen Prognosen erstellen, werden Sie keine Überwachungsergebnisse sehen. + **Amazon Forecast speichert Daten aus jeder Ihrer Prognosen für die Analyse der Prädiktorleistung** — Forecast speichert diese Daten auch dann, wenn Sie Prognosen löschen. Um diese Daten zu löschen, löschen Sie den zugehörigen Monitor. + Durch die [StopResource](API_StopResource.md) Operation werden alle aktuellen und alle future Bewertungen eingestellt. + Die AvgWQL-Metrik ist nur verfügbar, wenn Sie Prognosen für andere Quantile als den Mittelwert generieren. + In Bearbeitung befindliche Monitorauswertungen werden im Vorgang nicht angezeigt. [ListMonitorEvaluations](API_ListMonitorEvaluations.md)