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series_fit_line()

  • 아티클

적용 대상: ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer✅Azure Monitor✅Microsoft Sentinel

계열에 선형 회귀를 적용하여 여러 열을 반환합니다.

동적 숫자 배열이 포함된 식을 입력으로 사용하고 선형 회귀를 수행하여 가장 적합한 선을 찾습니다. 이 함수는 메이크 시리즈 연산자의 출력에 맞게 시계열 배열에 사용해야 합니다. 함수는 다음 열을 생성합니다.

  • rsquare: r-square 는 맞춤 품질의 표준 측정값입니다. 값은 [0-1] 범위의 숫자로, 여기서 1은 가장 적합하며 0은 데이터의 순서가 지정되지 않고 줄에 맞지 않음을 의미합니다.
  • slope: 근사 선의 기울기(y=ax+b의 "a")입니다.
  • variance: 입력 데이터의 분산입니다.
  • rvariance: 입력 데이터 값과 근사값 간의 차이인 잔차 분산입니다.
  • interception: 대략적인 선(y=ax+b의 "b")을 차단합니다.
  • line_fit: 가장 적합한 선의 일련의 값을 포함하는 숫자 배열입니다. 계열 길이는 입력 배열의 길이와 같습니다. 차트에 사용되는 값입니다.

구문

series_fit_line(시리즈)

구문 규칙에 대해 자세히 알아봅니다.

매개 변수

이름 Type 필수 설명
시리즈 dynamic ✔️ 숫자 값의 배열입니다.

팁

이 함수를 사용하는 가장 편리한 방법은 메이크 시리즈 연산자의 결과에 적용하는 것입니다.

예제

print
    id=' ',
    x=range(bin(now(), 1h) - 11h, bin(now(), 1h), 1h),
    y=dynamic([2, 5, 6, 8, 11, 15, 17, 18, 25, 26, 30, 30])
| extend (RSquare, Slope, Variance, RVariance, Interception, LineFit)=series_fit_line(y)
| render timechart

계열 맞춤 선입니다.

RSquare 기울기 Variance RVariance Interception LineFit
0.982 2.730 98.628 1.686 -1.666 1.064, 3.7945, 6.526, 9.256, 11.987, 14.718, 17.449, 20.180, 22.910, 25.641, 28.371, 31.102