Amazon Forecast は新規顧客には利用できなくなりました。Amazon Forecast の既存のお客様は、通常どおりサービスを引き続き使用できます。[詳細はこちら](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/)
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# 予測子モニタリングを有効にする
予測子を作成するとき、または既存の予測子に対して予測子モニタリングを有効にすることができます。
**注記**
予測子モニタリングは AutoPredictors でのみ使用できます。既存のレガシー予測子を AutoPredictor にアップグレードできます。「[Upgrading to AutoPredictor](howitworks-predictor.md#upgrading-autopredictor)」(AutoPredictor へのアップグレード) を参照してください。
**Topics**
+ [新しい予測子の予測子モニタリングを有効にする](#enabling-predictor-monitoring-new)
+ [既存の予測子の予測子モニタリングを有効にする](#enabling-predictor-monitoring-existing)
## 新しい予測子の予測子モニタリングを有効にする
コンソール、、SDK AWS CLI、および [CreateAutoPredictor](API_CreateAutoPredictor.md)オペレーションを使用して、新しい予測子の予測子モニタリングを有効にできます。 AWS SDKs
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#### [ Console ]
**予測子モニタリングを有効にするには**
1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/forecast/](https://console.aws.amazon.com/forecast/) で Amazon Forecast コンソールを開きます。
1. **[Dataset groups]** (データセットグループ) から、データセットグループを選択します。
1. ナビゲーションペインで、**[Predictors]** (予測子) を選択します。
1. **[Train new predictor]** (新しい予測子のトレーニング) を選択します。
1. **[予測子の設定]** のセクションで、**[モニタリングを有効化]** を選択します。
1. 以下の必須フィールドに値を入力します。
+ **名前** - 一意の予測子名。
+ **予測頻度** - 予測の粒度。
+ **[Forecast horizon]** (予測期間) - 予測するタイムステップの数。
1. **[開始]** を選択して、モニタリングを有効にした自動予測子を作成します。予測子を使用して予測を生成し、さらにデータをインポートすると、モニタリング結果が表示されます。
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#### [ Python ]
SDK for Python (Boto3) で新しい予測子の予測子モニタリングを有効にするには、`create_auto_predictor` メソッドを使用し、`MonitoringConfig` にモニター名を指定します。
次のコードでは、今後 24 (`ForecastHorizon`) 日 (`ForecastFrequency`) の予測を行う自動予測子を作成し、`MyPredictorMonitor` が `MonitorName` として指定されています。予想を生成し、さらにデータをインポートすると、予測子モニタリング結果が表示されます。結果の取得の詳細については、「[モニタリング結果の表示](predictor-monitoring-results.md)」を参照してください。
予測子作成の必須とオプションのパラメータの詳細については、「[CreateAutoPredictor](API_CreateAutoPredictor.md)」を参照してください。
```
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"
}
)
```
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## 既存の予測子の予測子モニタリングを有効にする
コンソール、、および AWS SDKs を使用して AWS CLI、既存の予測子の予測子モニタリングを有効にできます。
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#### [ Console ]
**予測子モニタリングを有効にするには**
1. にサインイン AWS マネジメントコンソール し、[https://console.aws.amazon.com/forecast/](https://console.aws.amazon.com/forecast/) で Amazon Forecast コンソールを開きます。
1. **[Dataset groups]** (データセットグループ) から、データセットグループを選択します。
1. ナビゲーションペインで、**[Predictors]** (予測子) を選択します。
1. 予測子を選択します。
1. **[モニタリング]** タブに移動します。
1. **[モニタリングの詳細]** セクションで、**[モニタリングを開始]** を選択します。
**[モニタリングステータス]** が [アクティブ] の場合、予測子モニタリングが有効です。予想を生成し、さらにデータをインポートすると、予測子モニタリング結果が表示されます。詳細については「[モニタリング結果の表示](predictor-monitoring-results.md)」を参照してください。
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#### [ Python ]
SDK for Python (Boto3) で既存の予測子の予測子モニタリングを有効にするには、`create_monitor` メソッドを使用します。モニタリングの名前を指定し、`ResourceArn` にモニタリングする予測子の Amazon リソースネーム (ARN) を指定します。`describe_monitor` メソッドを使用してモニター ARN を指定し、モニターのステータスを取得します。予想を生成し、さらにデータをインポートすると、予測子モニタリング結果が表示されます。詳細については、「[モニタリング結果の表示](predictor-monitoring-results.md)」を参照してください。
必須とオプションのパラメータの詳細については、「[CreateMonitor](API_CreateMonitor.md)」と「[DescribeMonitor](API_DescribeMonitor.md)」を参照してください。
```
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'])
```
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