Amazon Forecast 不再向新买家开放。Amazon Forecast 的现有客户可以继续照常使用该服务。[了解更多](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/)

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# 重新训练预测器
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**注意**  
重新训练仅适用于使用 AutoPredictor () [`CreateAutoPredictor`](API_CreateAutoPredictor.md)创建的预测变量。您可以将现有的传统预测变量升级到。 AutoPredictor请参阅 [正在升级到 AutoPredictor](howitworks-predictor.md#upgrading-autopredictor)。

可通过更新的数据集保留预测器，使您的预测器保持最新。在重新训练预测器时，Amazon Forecast 将保持相同的预测器配置设置。重新训练后，原始预测器将保持活动状态，重新训练的预测器将具有单独的预测器 ARN。

重新训练预测器可以通过两种方式提高预测准确性：

1. **更多最新数据**：训练模型时，重新训练的预测变量将包含更多 up-to-date数据。

1. **预测器改进**：重新训练的预测器将包含 Amazon Forecast 算法和其他数据集中的任何更新和改进。

与从头开始创建新的预测器相比，重新训练预测器的速度最多可提高 50%。预测器的训练时间更快，而且 Forecast 会自动使用现有的配置设置。

**Python 笔记本**  
有关重新训练预测变量的 step-by-step指南，请参阅[重新训练](https://github.com/aws-samples/amazon-forecast-samples/blob/main/notebooks/advanced/Retraining_AutoPredictor/Retraining.ipynb)预测变量。

您可以使用软件开发工具包（SDK）或 Amazon Forecast 控制台对预测器进行重新训练。

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#### [ Console ]

**要重新训练预测器**

1. 登录 AWS 管理控制台 并打开 Amazon Forecast 控制台，网址为[https://console.aws.amazon.com/forecast/](https://console.aws.amazon.com/forecast/)。

1. 在导航窗格中，选择**预测器**。

1. 选择要重新训练的预测器。

1. 在**预测器操作**下拉列表中，选择**重新训练**。

1. 为升级后的预测器设置唯一名称。

1. 选择**重新训练预测器**。

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#### [ SDK ]

**要重新训练预测器**

使用 [`CreateAutoPredictor`](API_CreateAutoPredictor.md) 操作，为预测器指定一个唯一名称，并将 `ReferencePredictorArn` 的值设置为要重新训练的预测器。

```
{
  "PredictorName": "RetrainedPredictor",
  "ReferencePredictorArn": "arn:aws:forecast:us-west-2:938097332257:predictor/OriginalPredictor"
}
```

重新训练预测器时，只需为 `PredictorName` 和 `ReferencePredictorArn` 参数赋值。

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