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# Algoritmo NPTS (Non-Parametric Time Series)
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L'algoritmo Non-Parametric Time Series (NPTS) di Amazon Forecast è un forecaster di base probabilistico, scalabile. Consente di prevedere la distribuzione di valori futura di una determinata serie temporale eseguendo il campionamento da osservazioni passate. Le previsioni sono delimitate dai valori osservati. NPTS è particolarmente utile quando la serie temporale è intermittente (o rada, contenente molti 0) e con lunghi intervalli di inattività. Ad esempio, previsione della domanda di singoli articoli in cui la serie temporale presenta molti conteggi bassi. Amazon Forecast fornisce varianti di NPTS che si differenziano su quali osservazioni passate vengono campionate e sulla modalità di campionamento. Per usare un variante NPTS, scegli un'impostazione iperparametro.

## Funzionamento di NPTS
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In maniera simile ai metodi di previsione classici, ad esempio Livellamento esponenziale (ETS) e Modello autoregressivo integrato a media mobile (ARIMA), NPTS genera previsioni per ogni serie temporale individualmente. Le serie temporali nel set di dati possono avere lunghezze diverse. I punti temporali in cui le osservazioni sono disponibili sono chiamati l'intervallo di training e i punti temporali in cui occorre fare la previsione sono chiamati l'intervallo di previsione.

I forecaster NPTS di Amazon Forecast dispongono delle seguenti varianti: NTPS, NTPS stagionale, forecaster climatologico e forecaster climatologico stagionale.

**Topics**
+ [NPTS](#aws-forecast-recipe-npts-variants-npts)
+ [NPTS stagionale](#aws-forecast-recipe-npts-variants-seasonal)
+ [Forecaster climatologico](#aws-forecast-recipe-npts-variants-climatological)
+ [Forecaster climatologico stagionale](#aws-forecast-recipe-npts-variants-seasonal-climatological)
+ [Caratteristiche stagionali](#aws-forecast-recipe-npts-seasonal-features)
+ [Best practice](#aws-forecast-recipe-npts-recommended-practices)

### NPTS
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In questa variante, le previsioni vengono generate campionando da tutte le osservazioni nell'intervallo di training della serie temporale. Tuttavia, anziché campionare uniformemente da tutte le osservazioni, questa variante assegna un peso a ciascuna delle osservazioni passate in base alla sua distanza dalla fase temporale corrente in cui è necessaria la previsione. In particolare, utilizza pesi che decadono esponenziale in base alla distanza delle osservazioni passate. In questo modo, le osservazioni del passato recente vengono campionate con probabilità molto più elevata rispetto alle osservazioni del passato lontano. Questo presuppone che il passato vicino sia più indicativo per il futuro rispetto al passato lontano. Puoi controllare la quantità di decadimento nei pesi con l'iperparametro `exp_kernel_weights`.

Per usare questa variante NPTS in Amazon Forecast, imposta l'iperparametro `use_seasonal_model` su `False` e accetta tutte le altre impostazioni predefinite.

### NPTS stagionale
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La variante NPTS stagionale è simile a NPTS tranne che anziché eseguire il campionamento da tutte le osservazioni, utilizza solo le osservazioni dalle *stagioni* passate. Per impostazione predefinita, la stagione è determinata dalla granularità della serie temporale. Ad esempio, nel caso di una serie temporale oraria, per fare una previsione per ora *t*, questa variante esegue il campionamento dalle osservazioni corrispondenti all'ora *t* nei giorni precedenti. Analogamente a NPTS, l'osservazione nell'ora *t* nel giorno precedente ha un peso maggiore rispetto alle osservazioni nell'ora *t* in giorni precedenti. Per ulteriori informazioni su come determinare la stagionalità in base alla granularità della serie temporale, consulta [Caratteristiche stagionali](#aws-forecast-recipe-npts-seasonal-features).

### Forecaster climatologico
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La variante forecaster climatologico campiona tutte le osservazioni passate con probabilità uniforme. 

Per usare il forecaster climatologico, imposta l'iperparametro `kernel_type` su `uniform` e l'iperparametro `use_seasonal_model` su `False`. Accetta le impostazioni predefinite per tutti gli altri iperparametri.

### Forecaster climatologico stagionale
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Analogamente all'NPTS stagionale, il forecaster climatologico stagionale campiona le osservazioni delle stagioni passate ma senza probabilità uniforme. 

Per usare il forecaster climatologico stagionale, imposta l'iperparametro `kernel_type` su `uniform`. Accetta tutte le impostazioni predefinite per tutti gli altri iperparametri.

### Caratteristiche stagionali
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Per determinare che cosa corrisponde a una stagione per la variante NPTS stagionale e il forecaster climatologico stagionale, utilizza la tabella seguente. in cui vengono elencate le caratteristiche derivate per le frequenze temporali di base supportate, basate sulla granularità. Amazon Forecast include queste serie temporali delle caratteristiche, pertanto non è necessario fornirle.


****  

| Frequenza delle serie temporali | Caratteristica per determinare la stagionalità | 
| --- | --- | 
| Minuto | minute-of-hour | 
| Ora | hour-of-day | 
| Day (Giorno) | day-of-week | 
| Settimana | day-of-month | 
| Mese | month-of-year | 

### Best practice
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Quando utilizzi algoritmi NPTS di Amazon Forecast, considera le seguenti best practice per preparare i dati e ottenere risultati ottimali:
+ Poiché NPTS genera previsioni per ogni serie temporale individualmente, fornire l'intera serie temporale quando si chiama il modello di previsione. Inoltre, accettare il valore predefinito dell'iperparametro `context_length`. In questo modo l'algoritmo utilizza l'intera serie temporale. 
+  Se si modifica `context_length` (perché i dati di training sono troppo lunghi), assicurarsi che sia sufficientemente grande e che copra più stagioni passate. Ad esempio, per una serie temporale giornaliera, questo valore deve essere almeno 365 giorni (purché si disponga di questa quantità di dati). 

## Iperparametri NPTS
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Nella tabella seguente sono elencati gli iperparametri che puoi utilizzare nell'algoritmo NPTS.


| Nome parametro | Description | 
| --- | --- | 
| context\$1length | Il numero di punti temporali nel passato utilizzati dal modello per fare la previsione. Per impostazione predefinita, vengono utilizzati tutti i punti temporali nell'intervallo di training. In genere, il valore per questo iperparametro deve essere grande e deve coprire più stagioni passate. Ad esempio, per la serie temporale giornaliera questo valore deve essere di almeno 365 giorni. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/forecast/latest/dg/aws-forecast-recipe-npts.html)  | 
| kernel\$1type | Il kernel da usare per definire i pesi utilizzati per il campionamento delle osservazioni passate. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/forecast/latest/dg/aws-forecast-recipe-npts.html)  | 
| exp\$1kernel\$1weights |  Valido solo quando `kernel_type` è `exponential`. Il parametro di dimensionamento del kernel. Per un decadimento più rapido (esponenziale) dei pesi assegnati alle osservazioni nel passato lontano, utilizzare un valore grande. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/forecast/latest/dg/aws-forecast-recipe-npts.html)  | 
| use\$1seasonal\$1model | Se utilizzare una variante stagionale. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/forecast/latest/dg/aws-forecast-recipe-npts.html)  | 
| use\$1default\$1time\$1features |  Valido solo per le varianti *NPTS stagionale* e *forecaster climatologico stagionale*. Se utilizzare caratteristiche stagionali basate sulla granularità della serie temporale per determinare la stagionalità. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/forecast/latest/dg/aws-forecast-recipe-npts.html)  |