Amazon Forecast 不再提供給新客戶。Amazon Forecast 的現有客戶可以繼續正常使用服務。[進一步了解」](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/)

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 重新訓練預測器
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**注意**  
重新訓練僅適用於使用 AutoPredictor () 建立的預測器[`CreateAutoPredictor`](API_CreateAutoPredictor.md)。您可以將現有的舊版預測器升級至 AutoPredictor。請參閱 [升級至 AutoPredictor](howitworks-predictor.md#upgrading-autopredictor)。

預測器可以與更新的資料集一起保留，讓您的預測器保持在最新狀態。重新訓練預測器時，Amazon Forecast 會維護相同的預測器組態設定。重新訓練後，原始預測器將保持作用中狀態，而重新訓練的預測器將具有單獨的預測器 ARN。

重新訓練預測器可以透過兩種方式提高預測準確性：

1. **較最新的資料**：您的重新訓練預測器會在訓練模型時納入更多up-to-date資料。

1. **預測器改善**：重新訓練的預測器會將任何更新和改善納入 Amazon Forecast 演算法和其他資料集。

重新訓練預測器的速度比從頭開始建立新的預測器最多快 50%。Predictor 訓練時間更快，預測會自動使用您現有的組態設定。

**Python 筆記本**  
如需重新訓練預測器step-by-step指南，請參閱[重新訓練預測器](https://github.com/aws-samples/amazon-forecast-samples/blob/main/notebooks/advanced/Retraining_AutoPredictor/Retraining.ipynb)。

您可以使用軟體開發套件 (SDK) 或 Amazon Forecast 主控台重新訓練預測器。

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#### [ Console ]

**重新訓練預測器**

1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 https：//[https://console.aws.amazon.com/forecast/](https://console.aws.amazon.com/forecast/) 開啟 Amazon Forecast 主控台。

1. 在導覽窗格中，選擇**預測器**。

1. 選擇要重新訓練的預測器。

1. 在**預測器動作**下拉式清單中，選擇**重新訓練**。

1. 設定升級預測器的唯一名稱。

1. 選擇**重新訓練預測器**。

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#### [ SDK ]

**重新訓練預測器**

使用 [`CreateAutoPredictor`](API_CreateAutoPredictor.md)操作，將唯一的名稱指派給預測器，並將 的值設定為您要重新訓練`ReferencePredictorArn`的預測器。

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

重新訓練預測器時，僅將值指派給 `PredictorName`和 `ReferencePredictorArn` 參數。

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