关于Amazon Forecast增量更新与重训练文档内容的疑问

这俩表述其实说的是两种完全不同的场景，并不矛盾：

• 第一种「导入更新数据后无需训练新预测器即可生成含新数据点的预测」
  这种情况是指你追加的是原训练数据时间范围之后的新历史数据（比如原数据到2024-05-30，新数据是2024-05-31到2024-06-02的历史点）。此时生成预测时，Forecast会自动把这些新数据作为最新的已知历史，直接基于原有训练好的预测器模型，延伸预测的时间范围（比如原来预测到2024-06-05，现在可以从2024-06-03开始预测，或者把新数据纳入后重新生成到更远的时间）。这个过程不需要重训练，因为只是用已有模型做外推，没有改变模型的核心逻辑。

• 第二种「新导入数据要影响预测必须重训练预测器」
  这种情况针对的是修改了原有时间范围内的历史数据（比如修正了2024-05-20的数值），或者补充了原有训练数据时间范围之前的更早数据，或者新数据带来了和原有训练数据完全不同的趋势/模式（比如突然的销量暴涨、新的季节性规律）。这时候如果想让模型学习到这些新的规律或者修正后的历史信息，就必须重新训练预测器——因为原有模型的参数是基于旧的训练数据计算出来的，不重新训练的话，模型不会更新，即使你导入了新数据，预测的逻辑还是老的，只是表面上用了新数据做外推，但模型本身没学到新东西。

举个简单例子：

你训练了一个预测器，用的是2023-01到2024-05的销售数据，预测未来7天销量。后来你导入了2024-06-01到2024-06-03的销售数据，直接生成预测的话，会从2024-06-04开始预测，这就是第一种情况，不用重训。但如果是你发现2024-03的销售数据录错了，修正后导入，或者2024-06开始销量突然翻倍（新的模式），这时候要让预测结果体现这个修正或者新模式，就必须重训预测器。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kenshin9