Statistische Funktionen
Wichtig
Der Support für Machine Learning Studio (klassisch) endet am 31. August 2024. Es wird empfohlen, bis zu diesem Datum auf Azure Machine Learning umzustellen.
Ab dem 1. Dezember 2021 können Sie keine neuen Ressourcen in Machine Learning Studio (klassisch) mehr erstellen. Bis zum 31. August 2024 können Sie die vorhandenen Ressourcen in Machine Learning Studio (klassisch) weiterhin verwenden.
- Siehe Migrieren zu Azure Machine Learning
- Weitere Informationen zu Azure Machine Learning.
Die Dokumentation zu ML Studio (klassisch) wird nicht mehr fortgeführt und kann künftig nicht mehr aktualisiert werden.
In diesem Artikel werden die Module in Machine Learning Studio (klassisch) beschrieben, die mathematische und statistische Vorgänge unterstützen, die für maschinelles Lernen wichtig sind. Wenn Sie aufgaben wie die folgenden in Ihrem Experiment ausführen müssen, sehen Sie sich die Kategorie Statistische Funktionen an :
- Führen Sie Ad-hoc-Berechnungen für Spaltenwerte durch, z. B. Runden oder Verwenden eines absoluten Werts.
- Compute bedeutet, Logarithmen und andere Statistiken, die häufig beim maschinellen Lernen verwendet werden.
- Berechnen von Korrelations- und Wahrscheinlichkeitsbewertungen.
- Berechnen von Z-Bewertungen.
- Berechnen sie häufig verwendete statistische Verteilungen wie Weibull, Gamma und Beta.
- Generieren sie statistische Berichte über eine Gruppe von Spalten oder ein Dataset.
Hinweis
Gilt nur für: Machine Learning Studio (klassisch)
Ähnliche Drag & Drop-Module sind im Azure Machine Learning-Designer verfügbar.
Wenn Sie beispielsweise über ein neues Dataset verfügen, können Sie zuerst das Modul Daten zusammenfassen verwenden. Sie generiert einen Bericht für ein gesamtes Dataset, das statistische Standardmaße wie Mittelwert und Standardabweichung enthält.
Wenn Sie erweiterte Statistiken benötigen, z. B. Stichprobenschiefe oder Interquartilabstand, verwenden Sie das Modul Compute Elementary Statistics , um zusätzliche beschreibende Statistiken zu generieren.
Da die Module die Ergebnisse bei jeder Ausführung des Experiments generieren, werden die Ergebnisse aktualisiert, wenn sich Ihre Daten ändern.
Liste der Module
Die Kategorie Statistische Funktionen umfasst die folgenden Module:
- Mathematische Operation anwenden: Wendet eine mathematische Operation auf Spaltenwerte an.
- Compute Elementary Statistics(Elementare Statistik berechnen): Berechnet die angegebenen Zusammenfassungsstatistiken für ausgewählte Datasetspalten.
- Lineare Korrelation berechnen: Berechnet die lineare Korrelation zwischen Spaltenwerten in einem Dataset.
- Evaluate Probability Function (Wahrscheinlichkeitsfunktion auswerten): Passt eine angegebene Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion in ein Dataset an.
- Diskrete Werte ersetzen: Ersetzt diskrete Werte aus einer Spalte durch numerische Werte, die auf einer anderen Spalte basieren.
- Daten zusammenfassen: Generiert einen grundlegenden beschreibenden Statistikbericht für die Spalten in einem Dataset.
- Testhypothese mit t-Test: Vergleicht die Mittel aus zwei Datasets mithilfe eines t-tests.