Hai utilizzato 3 anni di dati di inventario mensili per un singolo SKU in 10 magazzini in Amazon Forecast. Con DeepAR+, il MAPE del predittore è molto peggiore rispetto alle previsioni umane. Quali modifiche alla chiamata API CreatePredictor potrebbero migliorare l'accuratezza? (Scegli due.)

Abilitare PerformAutoML consente a Amazon Forecast di testare automaticamente diversi algoritmi di previsione, incluso DeepAR+, e selezionare quello con le migliori prestazioni, migliorando potenzialmente l'accuratezza rispetto a un singolo algoritmo. Abilitare PerformHPO (Hyperparameter Optimization) permette a Forecast di ottimizzare i parametri interni dell'algoritmo scelto (come DeepAR+), trovando la configurazione migliore per i dati forniti, il che è cruciale per ridurre il MAPE. Impostare ForecastHorizon su un valore specifico non migliora l'accuratezza ma definisce solo il periodo di previsione. Cambiare ForecastFrequency a 'W' altererebbe la granularità dei dati, ma non necessariamente l'accuratezza del modello senza un'analisi approfondita. FeaturizationMethodName su 'filling' è un metodo di gestione dei valori mancanti, utile per la robustezza del modello, ma non è la causa principale di un MAPE elevato rispetto alle previsioni umane.