Amazon Forecast non è più disponibile per i nuovi clienti. I clienti esistenti di Amazon Forecast possono continuare a utilizzare il servizio normalmente. [Scopri di più»](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/) Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Monitoraggio predittivo **Nota** Se abiliti il monitoraggio predittivo, Amazon Forecast memorizzerà i dati di ciascuna delle tue previsioni per l'analisi delle prestazioni dei predittori, anche dopo aver eliminato i dati di previsione. Per eliminare questi dati, elimina la risorsa di monitoraggio. Il monitoraggio predittivo ti consente di vedere come le prestazioni del tuo predittore cambiano nel tempo. Diversi fattori possono causare cambiamenti nelle prestazioni, come gli sviluppi economici o i cambiamenti nel comportamento dei clienti. Ad esempio, si consideri uno scenario di previsione in cui l'obiettivo è `sales` e vi sono due attributi correlati: `price` e `color` Nei mesi successivi alla creazione del primo predittore, alcuni colori potrebbero inaspettatamente diventare più popolari tra i clienti. Ciò potrebbe aumentare le vendite di articoli con questo attributo. Questi nuovi dati potrebbero influire sulle prestazioni del predittore e sull'accuratezza delle previsioni che genera. Con il monitoraggio dei predittori abilitato, Forecast analizza le prestazioni del tuo predittore man mano che generi previsioni e importi più dati. Forecast confronta i nuovi dati con le previsioni precedenti per rilevare eventuali variazioni nelle prestazioni. Puoi visualizzare i grafici di come le diverse metriche di precisione sono cambiate nel tempo nella console Forecast. Oppure puoi ottenere risultati di monitoraggio con l'[ListMonitorEvaluations](API_ListMonitorEvaluations.md)operazione. Il monitoraggio predittivo può aiutare a decidere se è il momento di riaddestrare il predittore. Se le prestazioni peggiorano, potresti voler riqualificare il predittore sulla base di dati più recenti. Se scegli di riqualificare il tuo predittore, il nuovo predittore includerà i dati di monitoraggio del precedente. Puoi anche utilizzare il monitoraggio predittivo per raccogliere dati contestuali sull'ambiente di produzione o per eseguire confronti per diversi esperimenti. Il monitoraggio predittivo è disponibile solo per. AutoPredictors È possibile aggiornare i predittori esistenti a. AutoPredictor Vedi [Aggiornamento a](howitworks-predictor.md#upgrading-autopredictor). AutoPredictor **Topics** + [Flusso di lavoro di monitoraggio predittivo](#predictor-monitoring-workflow) + [Abilitazione del monitoraggio predittivo](enabling-predictor-monitoring.md) + [Visualizzazione dei risultati del monitoraggio](predictor-monitoring-results.md) + [Restrizioni e migliori pratiche](#predictor-monitoring-best-practices) ## Flusso di lavoro di monitoraggio predittivo Per ottenere i risultati del monitoraggio predittivo, devi prima utilizzare il predittore per generare una previsione e quindi importare altri dati. Il flusso di lavoro di monitoraggio è il seguente. 1. Abilita il monitoraggio predittivo per un predittore automatico: + Crea un nuovo predittore con il monitoraggio abilitato. Per informazioni, consulta [Abilitazione del monitoraggio predittivo per un nuovo predittore](enabling-predictor-monitoring.md#enabling-predictor-monitoring-new). + Oppure abilita il monitoraggio per un predittore esistente. Per informazioni, consulta [Abilitazione del monitoraggio predittivo per un predittore esistente](enabling-predictor-monitoring.md#enabling-predictor-monitoring-existing). 1. Usa il predittore per generare una o più previsioni. 1. Importa più dati. Per informazioni sull'importazione di dati in Forecast, vedere[Importazione di set di dati](howitworks-datasets-groups.md). 1. Visualizza i risultati del monitoraggio predittivo: + Puoi visualizzare i risultati nella scheda **Monitoraggio** del tuo predittore. + Oppure puoi ottenere risultati di monitoraggio con l'[ListMonitorEvaluations](API_ListMonitorEvaluations.md)operazione. Per ulteriori informazioni, consulta [Visualizzazione dei risultati del monitoraggio](predictor-monitoring-results.md). # Abilitazione del monitoraggio predittivo Puoi abilitare il monitoraggio predittivo quando crei il predittore oppure puoi abilitarlo per un predittore esistente. **Nota** Il monitoraggio predittivo è disponibile solo per. AutoPredictors È possibile aggiornare i predittori esistenti a. AutoPredictor Vedi [Aggiornamento a](howitworks-predictor.md#upgrading-autopredictor). AutoPredictor **Topics** + [Abilitazione del monitoraggio predittivo per un nuovo predittore](#enabling-predictor-monitoring-new) + [Abilitazione del monitoraggio predittivo per un predittore esistente](#enabling-predictor-monitoring-existing) ## Abilitazione del monitoraggio predittivo per un nuovo predittore È possibile abilitare il monitoraggio predittivo per un nuovo predittore con la console e l' AWS CLI operazione AWS SDKs. [CreateAutoPredictor](API_CreateAutoPredictor.md) ------ #### [ Console ] **Per abilitare il monitoraggio Predictor** 1. Accedi Console di gestione AWS e apri la console Amazon Forecast all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/forecast/](https://console.aws.amazon.com/forecast/). 1. Dai **gruppi di set** di dati, scegli il tuo gruppo di set di dati. 1. **Nel riquadro di navigazione, scegli Predittori.** 1. Scegli **Train new predictor**. 1. Nella sezione **Configurazione Predictor**, scegli **Abilita il monitoraggio.** 1. Fornisci i valori per i seguenti campi obbligatori: + **Nome**: un nome predittivo univoco. + **Forecast frequency**: la granularità delle previsioni. + **Forecast horizon**: il numero di fasi temporali da prevedere. 1. Scegli **Avvia** per creare un predittore automatico con il monitoraggio abilitato. Vedrai i risultati del monitoraggio man mano che utilizzi il predittore per generare previsioni e quindi importare altri dati. ------ #### [ Python ] Per abilitare il monitoraggio predittivo per un nuovo predittore con SDK for Python (Boto3), usa il metodo e fornisci un nome di monitor in. `create_auto_predictor` `MonitoringConfig` Il codice seguente crea un predittore automatico che effettua previsioni per 24 (`ForecastHorizon`) giorni (`ForecastFrequency`) nel futuro e specifica `MyPredictorMonitor` come. `MonitorName` Dopo aver generato una previsione e aver importato altri dati, è possibile visualizzare i risultati del monitoraggio dei predittori. Per ulteriori informazioni sul recupero dei risultati, consulta. [Visualizzazione dei risultati del monitoraggio](predictor-monitoring-results.md) Per informazioni sui parametri obbligatori e facoltativi per la creazione di un predittore, vedere. [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" } ) ``` ------ ## Abilitazione del monitoraggio predittivo per un predittore esistente È possibile abilitare il monitoraggio predittivo per un predittore esistente con la console e. AWS CLI AWS SDKs ------ #### [ Console ] **Per abilitare il monitoraggio dei predittori** 1. Accedi Console di gestione AWS e apri la console Amazon Forecast all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/forecast/](https://console.aws.amazon.com/forecast/). 1. Dai **gruppi di set** di dati, scegli il tuo gruppo di set di dati. 1. **Nel riquadro di navigazione, scegli Predittori.** 1. Scegli il tuo predittore. 1. Vai alla scheda **Monitoraggio**. 1. Nella sezione **Dettagli del monitoraggio**, scegli **Avvia monitoraggio** Quando **lo stato del monitoraggio** è Attivo, il monitoraggio predittivo è abilitato. Dopo aver generato una previsione e aver importato altri dati, puoi visualizzare i risultati del monitoraggio dei predittori. Per ulteriori informazioni, consulta [Visualizzazione dei risultati del monitoraggio](predictor-monitoring-results.md). ------ #### [ Python ] Per abilitare il monitoraggio predittivo per un predittore esistente con SDK for Python (Boto3), usa il metodo. `create_monitor` Specificare un nome per il monitoraggio e `ResourceArn` specificare l'Amazon Resource Name (ARN) per il predittore da monitorare. Usa il `describe_monitor` metodo e fornisci l'ARN del monitor per ottenere lo stato del monitor. Dopo aver generato una previsione e aver importato altri dati, puoi visualizzare i risultati del monitoraggio predittivo. Per ulteriori informazioni, consulta [Visualizzazione dei risultati del monitoraggio](predictor-monitoring-results.md). Per informazioni sui parametri obbligatori e facoltativi, consulta [CreateMonitor](API_CreateMonitor.md) e[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']) ``` ------ # Visualizzazione dei risultati del monitoraggio Dopo aver generato una previsione e aver importato altri dati, puoi visualizzare i risultati del monitoraggio dei predittori. Puoi vedere una visualizzazione dei risultati con la console Forecast oppure puoi recuperare i risultati a livello di codice con l'operazione. [ListMonitorEvaluations](API_ListMonitorEvaluations.md) La console Forecast mostra i grafici dei risultati per ogni metrica [predittiva](metrics.md). I grafici includono il modo in cui ogni metrica è cambiata nel corso della durata del predittore e degli eventi predittivi, come la riqualificazione. L'[ListMonitorEvaluations](API_ListMonitorEvaluations.md)operazione restituisce i risultati delle metriche e gli eventi predittivi per diverse finestre temporali. ------ #### [ Console ] **Per visualizzare i risultati del monitoraggio predittivo** 1. Accedi Console di gestione AWS e apri la console Amazon Forecast all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/forecast/](https://console.aws.amazon.com/forecast/). 1. Dai **gruppi di set** di dati, scegli il tuo gruppo di set di dati. 1. **Nel riquadro di navigazione, scegli Predittori.** 1. Scegli il predittore e scegli la scheda **Monitoraggio**. + La sezione **Risultati del monitoraggio** mostra come le diverse metriche di precisione sono cambiate nel tempo. Utilizza l'elenco a discesa per modificare la metrica tracciata dal grafico. + La sezione **Cronologia del monitoraggio** elenca i dettagli dei diversi eventi registrati nei risultati. Di seguito è riportato un esempio di grafico che mostra come il `Avg wQL` punteggio di un predittore è cambiato nel tempo. In questo grafico, notate che il `Avg wQL` valore aumenta nel tempo. Questo aumento indica che la precisione del predittore sta diminuendo. Utilizzate queste informazioni per determinare se è necessario riconvalidare il modello e intervenire. ![\[Graph showing increasing Avg wQL score over time, indicating decreasing predictor accuracy.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/forecast/latest/dg/images/predictor-drift.png) ------ #### [ SDK for Python (Boto3) ] Per ottenere risultati di monitoraggio con l'SDK for Python (Boto3), usa il metodo. `list_monitor_evaluations` Fornisci l'Amazon Resource Name (ARN) del monitor e, facoltativamente, specifica il numero massimo di risultati da recuperare con il parametro. `MaxResults` Facoltativamente, specifica a per filtrare i risultati`Filter`. È possibile filtrare le valutazioni in `EvaluationState` base a `SUCCESS` o`FAILURE`. Il codice seguente ottiene un massimo di 20 valutazioni di monitoraggio riuscite. ``` 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) ``` Di seguito è riportata una risposta JSON di esempio. ``` { "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} ] } ] } ``` ------ ## Restrizioni e migliori pratiche Prendi in considerazione le seguenti restrizioni e best practice quando lavori con il monitoraggio predittivo. + **Il monitoraggio predittivo è disponibile solo per i predittori automatici**: non è possibile abilitare il monitoraggio per i predittori legacy creati con AutoML o tramite selezione manuale. [Vedi Aggiornamento a. AutoPredictor](howitworks-predictor.md#upgrading-autopredictor) + **Il monitoraggio predittivo è unico per predittore automatico**: puoi creare un solo monitor per predittore automatico. + **Il monitoraggio predittivo richiede nuovi dati e la generazione di previsioni**: man mano che si importano nuovi dati utilizzati per generare nuove previsioni, diventano disponibili i risultati del monitoraggio predittivo. Se non stai importando nuovi dati o se i dati appena importati non coprono un orizzonte di previsione completo, non vedrai i risultati del monitoraggio. + **Il monitoraggio predittivo richiede nuove previsioni**: è necessario generare continuamente nuove previsioni per generare risultati di monitoraggio. Se non stai generando nuove previsioni, non vedrai i risultati del monitoraggio. + **Amazon Forecast memorizzerà i dati di ciascuna delle tue previsioni per l'analisi predittiva delle prestazioni**: Forecast archivia questi dati anche se elimini le previsioni. Per eliminare questi dati, elimina il monitor associato. + L'[StopResource](API_StopResource.md)operazione interromperà tutte le valutazioni attuali e tutte le valutazioni future. + La metrica AvgWQL è disponibile solo quando si generano previsioni per quantili diversi dalla media. + Le valutazioni del monitor in corso non vengono visualizzate nell'operazione. [ListMonitorEvaluations](API_ListMonitorEvaluations.md)