Statistiska funktioner

Viktigt

Stödet för Machine Learning Studio (klassisk) upphör den 31 augusti 2024. Vi rekommenderar att du byter till Azure Machine Learning innan dess.

Från och med den 1 december 2021 kan du inte längre skapa nya Machine Learning Studio-resurser (klassisk). Du kan fortsätta att använda befintliga Machine Learning Studio-resurser (klassisk) till och med den 31 augusti 2024.

Dokumentationen om ML Studio (klassisk) håller på att dras tillbaka och kanske inte uppdateras i framtiden.

I den här artikeln beskrivs de moduler i Machine Learning Studio (klassisk) som stöder matematiska och statistiska åtgärder som är kritiska för maskininlärning. Om du behöver utföra uppgifter som följande i experimentet kan du titta i kategorin Statistiska funktioner:

  • Utföra ad hoc-beräkningar på kolumnvärden, till exempel avrundning eller med ett absolut värde.
  • Beräkning innebär, logaritmer och annan statistik som ofta används inom maskininlärning.
  • Beräkna korrelations- och sannolikhetspoäng.
  • Beräkna z-poäng.
  • Beräkna statistiska fördelningar som används ofta, till exempel Weibull, linux och beta.
  • Generera statistiska rapporter över en uppsättning kolumner eller en datauppsättning.

Anteckning

Gäller endast för: Machine Learning Studio (klassisk)

Liknande dra och släpp-moduler är tillgängliga i Azure Machine Learning designer.

Om du till exempel har en ny datauppsättning kan du använda modulen Sammanfatta data först. Den genererar en rapport för en hel datamängd som innehåller statistiska standardmått, till exempel medelvärde och standardavvikelse.

Om du behöver mer avancerad statistik, till exempel snedhet i urvalet eller ett interquartilavstånd, kan du använda modulen Beräkna elementär statistik för att generera ytterligare beskrivande statistik.

Eftersom modulerna genererar resultaten varje gång du kör experimentet uppdateras resultatet om dina data ändras.

Lista över moduler

Kategorin Statistikfunktioner innehåller följande moduler:

Se även