Você usou 3 anos de dados mensais de inventário para um SKU em 10 warehouses no Amazon Forecast. Com o DeepAR+, o MAPE do preditor é muito pior do que as previsões humanas. Quais alterações na chamada de API CreatePredictor poderiam melhorar a precisão? (Escolha duas.)

Para melhorar a precisão do DeepAR+ no Amazon Forecast, habilitar PerformAutoML permite que o Forecast teste automaticamente diferentes algoritmos e configurações, buscando a melhor performance. Habilitar PerformHPO (Hyperparameter Optimization) otimiza os hiperparâmetros do algoritmo DeepAR+, ajustando-os para o conjunto de dados específico e potencialmente reduzindo o MAPE. Definir ForecastHorizon como 4 (assumindo que 4 meses seja o período desejado) não melhora a precisão do modelo em si, apenas define o horizonte da previsão. Alterar ForecastFrequency para 'W' (semanal) sem dados semanais resultaria em dados esparsos e provavelmente pioraria a precisão. Definir FeaturizationMethodName como 'filling' é o comportamento padrão e não uma alteração que necessariamente melhora a precisão, a menos que haja um problema específico com valores ausentes que não esteja sendo tratado.