Statistische Funktionen

In diesem Artikel werden die Module in Azure Machine Learning Studio (klassisch) beschrieben, die mathematische und statistische Vorgänge unterstützen, die für Maschinelles Lernen wichtig sind. Wenn Sie in Ihrem Experiment Aufgaben wie die folgenden ausführen müssen, sehen Sie in der Kategorie statistische Funktionen nach:

  • Ausführen von Ad-hoc-Berechnungen für Spaltenwerte, z. b. Rundung oder Verwendung eines absoluten Werts.
  • Compute means, Logarithmen und andere Statistiken, die häufig in Machine Learning verwendet werden.
  • Berechnen der Korrelations-und Wahrscheinlichkeits Ergebnisse.
  • Compute-z-Ergebnisse.
  • Berechnen Sie häufig verwendete statistische Verteilungen, wie z. b. Weibull, Gamma und Beta.
  • Generieren Sie statistische Berichte über eine Gruppe von Spalten oder ein DataSet.

Hinweis

Gilt für: Machine Learning Studio (klassisch)

Dieser Inhalt bezieht sich nur auf Studio (klassisch). Ähnliche Drag & Drop-Module wurden Azure Machine Learning-Designer hinzugefügt. Weitere Informationen finden Sie in diesem Artikel zum Vergleich der beiden Versionen.

Wenn Sie z. b. ein neues DataSet haben, können Sie zuerst das Modul zusammen fassen von Daten verwenden. Es generiert einen Bericht für ein gesamtes DataSet, das statistische Standard Measures enthält, z. b. Mittelwert und Standardabweichung.

Wenn Sie Erweiterte Statistiken benötigen, z. b. eine Beispiel-oder interquartilentfernung, verwenden Sie das Modul " Compute Elementary Statistics ", um zusätzliche beschreibende Statistiken zu generieren.

Da die Module die Ergebnisse jedes Mal generieren, wenn Sie das Experiment ausführen, werden die Ergebnisse aktualisiert, wenn sich die Daten ändern.

Liste der Module

Die Kategorie statistische Funktionen umfasst die folgenden Module:

Weitere Informationen