Sie haben 3 Jahre monatlicher Bestandsdaten für eine SKU über 10 Lagerhäuser hinweg in Amazon Forecast verwendet. Mit DeepAR+ ist der MAPE des Prädiktors viel schlechter als die menschlichen Prognosen. Welche Änderungen am CreatePredictor API-Aufruf könnten die Genauigkeit verbessern? (Wählen Sie zwei.)

Die Aktivierung von PerformAutoML ermöglicht es Amazon Forecast, automatisch verschiedene Algorithmen (wie Prophet, DeepAR+, ARIMA) zu testen und den besten für die Daten auszuwählen, was die Genauigkeit verbessern kann, wenn ein einzelner Algorithmus (DeepAR+) nicht optimal ist. Die Aktivierung von PerformHPO (Hyperparameter-Optimierung) optimiert die Hyperparameter des ausgewählten Algorithmus, was oft zu einer signifikanten Leistungssteigerung führt, indem die Modellkonfiguration an die spezifischen Daten angepasst wird. ForecastHorizon auf 4 zu setzen, würde den Prognosezeitraum verkürzen, was die Genauigkeit für diesen kürzeren Zeitraum verbessern könnte, aber nicht direkt die Modellleistung bei der ursprünglichen Prognosehorizont-Anforderung verbessert. Die Änderung der ForecastFrequency auf wöchentlich wäre nur sinnvoll, wenn die Daten tatsächlich wöchentlich vorliegen oder aggregiert werden sollen, was hier nicht der Fall ist. FeaturizationMethodName auf 'filling' zu setzen, ist eine Standardeinstellung und würde nur bei fehlenden Werten helfen, was hier nicht als Problem genannt wird.