Funções estatísticas
Importante
O suporte para o Machine Learning Studio (clássico) terminará em 31 de agosto de 2024. É recomendável fazer a transição para o Azure Machine Learning até essa data.
A partir de 1º de dezembro de 2021, você não poderá criar recursos do Machine Learning Studio (clássico). Até 31 de agosto de 2024, você pode continuar usando os recursos existentes do Machine Learning Studio (clássico).
- Confira informações sobre como mover projetos de machine learning do ML Studio (clássico) para o Azure Machine Learning.
- Saiba mais sobre o Azure Machine Learning.
A documentação do ML Studio (clássico) está sendo desativada e pode não ser atualizada no futuro.
este artigo descreve os módulos no Machine Learning Studio (clássico) que dão suporte a operações matemáticas e estatísticas críticas para o aprendizado de máquina. Se você precisar executar tarefas como as seguintes em seu experimento, procure na categoria funções estatísticas :
- Executar cálculos ad hoc em valores de coluna, como arredondamento ou uso de um valor absoluto.
- Computação significa, logaritmos e outras estatísticas comumente usadas no aprendizado de máquina.
- Calcule as pontuações de correlação e de probabilidade.
- Calcular pontuações z.
- Computar distribuições estatísticas amplamente usadas, como Weibull, gama e beta.
- Gere relatórios estatísticos sobre um conjunto de colunas ou um conjunto de um DataSet.
Observação
aplica-se a: somente Machine Learning Studio (clássico)
Módulos semelhantes do tipo "arrastar e soltar" estão disponíveis no designer do Azure Machine Learning.
Por exemplo, se você tiver um novo conjunto de dados, poderá usar primeiro o módulo Resumite data . Ele gera um relatório para um conjunto de uma inteiro que inclui medidas estatísticas padrão, como média e desvio padrão.
Se você precisar de estatísticas mais avançadas, como distorção de amostra ou distância de intertorção, use o módulo de estatísticas elementares de computação para gerar estatísticas descritivas adicionais.
Como os módulos geram os resultados cada vez que você executa o experimento, os resultados são atualizados se os dados são alterados.
Lista de módulos
A categoria funções estatísticas inclui os seguintes módulos:
- Aplicar operação matemática: aplica uma operação matemática a valores de coluna.
- Calcular estatísticas elementares: calcula as estatísticas de resumo especificadas para as colunas do conjunto de linhas selecionado.
- Correlação linear de computação: calcula a correlação linear entre valores de coluna em um DataSet.
- Função de probabilidade de avaliação: ajusta uma função de distribuição de probabilidade especificada para um conjunto de uma.
- Substituir valores discretos: substitui valores discretos de uma coluna por valores numéricos com base em outra coluna.
- Resumir dados: gera um relatório de estatísticas descritivas básico para as colunas em um conjunto de dados.
- Hipótese de teste usando o t-test: Compare significa de dois conjuntos de valores usando um teste t.