統計関数
重要
Machine Learning Studio (クラシック) のサポートは、2024 年 8 月 31 日に終了します。 その日までに、Azure Machine Learning に切り替えすることをお勧めします。
2021 年 12 月 1 日以降、新しい Machine Learning Studio (クラシック) リソースは作成できません。 2024 年 8 月 31 日まで、既存の Machine Learning Studio (クラシック) リソースを引き続き使用できます。
- ML Studio (クラシック) から Azure Machine Learning への機械学習プロジェクトの移動に関する情報を参照してください。
- Azure Machine Learning についての詳細を参照してください。
ML Studio (クラシック) のドキュメントは廃止予定であり、今後更新されない可能性があります。
この記事では、機械学習に不可欠なMachine Learning算術演算と統計演算をサポートする Machine Learning Studio (クラシック) のモジュールについて説明します。 実験で次のようなタスクを実行する必要がある場合は、統計関数カテゴリ を参照 してください。
- 丸めや絶対値の使用など、列の値に対してアドホック計算を実行します。
- 機械学習で一般的に使用されるコンピューティング手段、対数、その他の統計。
- 相関スコアと確率スコアを計算します。
- z スコアを計算します。
- Weibull、ガンマ、ベータなどの広く使用されている統計分布を計算します。
- 一連の列またはデータセットに対して統計レポートを生成します。
注意
適用対象: Machine Learning Studio (クラシック) のみ
類似のドラッグ アンド ドロップ モジュールは Azure Machine Learning デザイナーで使用できます。
たとえば、新しいデータセットがある場合は、最初に [データの集計] モジュールを 使用できます。 平均や標準偏差などの標準的な統計メジャーを含むデータセット全体のレポートが生成されます。
サンプルの偏りや分位距離など、より高度な統計が必要な場合は、計算の初等統計モジュールを使用して、追加の記述統計を生成します。
モジュールは実験を実行するごとに結果を生成するので、データが変更された場合は結果が更新されます。
モジュールの一覧
[ 統計関数] カテゴリには 、次のモジュールが含まれています。
- 算術演算の適用: 列の値に数学演算を適用します。
- [コンピューティングの初等統計]: 選択したデータセット列の指定された概要統計を計算します。
- 計算線形相関: データセット内の列値間の線形相関関係を計算します。
- Evaluate Probability Function(確率関数の評価): 指定した確率分布関数をデータセットに適合します。
- 不連続値の置換: ある列の不連続値を、別の列に基づく数値に置き換える。
- データの要約: データセット内の列に関する基本的な記述統計レポートを生成します。
- t 検定を使用した検定仮説: t 検定を使用して、2 つのデータセットからの手段を比較します。