통계 함수
중요
Machine Learning Studio(클래식)에 대한 지원은 2024년 8월 31일에 종료됩니다. 해당 날짜까지 Azure Machine Learning으로 전환하는 것이 좋습니다.
2021년 12월 1일부터 새로운 Machine Learning Studio(클래식) 리소스를 만들 수 없습니다. 2024년 8월 31일까지는 기존 Machine Learning Studio(클래식) 리소스를 계속 사용할 수 있습니다.
- ML Studio(클래식)에서 Azure Machine Learning으로 기계 학습 프로젝트 이동에 대한 정보를 참조하세요.
- Azure Machine Learning에 대한 자세한 정보.
ML Studio(클래식) 설명서는 사용 중지되며 나중에 업데이트되지 않을 수 있습니다.
이 문서에서는 기계 학습에 중요한 수학 및 통계 연산을 지원하는 Machine Learning Studio(클래식)의 모듈에 대해 설명합니다. 실험에서 다음과 같은 작업을 수행해야 하는 경우 통계 함수 범주를 확인합니다.
- 반올림 또는 절대 값 사용과 같은 열 값에 대한 임시 계산을 수행합니다.
- 컴퓨팅은 기계 학습에 일반적으로 사용되는 평균, 로그 및 기타 통계를 의미합니다.
- 상관 관계 및 확률 점수를 계산합니다.
- 컴퓨팅 z 점수입니다.
- Weibull, 감마 및 베타와 같은 널리 사용되는 통계 분포를 계산합니다.
- 열 집합 또는 데이터 세트에 대한 통계 보고서를 생성합니다.
예를 들어 새 데이터 세트가 있는 경우 먼저 데이터 요약 모듈을 사용할 수 있습니다. 평균 및 표준 편차와 같은 표준 통계 측정값을 포함하는 전체 데이터 세트에 대한 보고서를 생성합니다.
샘플 기울이기 또는 사분위수 거리와 같은 고급 통계가 필요한 경우 컴퓨팅 기본 통계 모듈을 사용하여 추가 설명 통계를 생성합니다.
모듈은 실험을 실행할 때마다 결과를 생성하므로 데이터가 변경되면 결과가 업데이트됩니다.
모듈 목록
통계 함수 범주에는 다음 모듈이 포함됩니다.
- 수학 연산 적용: 열 값에 수학 연산을 적용합니다.
- 컴퓨팅 기본 통계: 선택한 데이터 세트 열에 대해 지정된 요약 통계를 계산합니다.
- 선형 상관 관계 계산: 데이터 세트의 열 값 간의 선형 상관 관계를 계산합니다.
- 확률 함수 평가: 지정된 확률 분포 함수를 데이터 세트에 맞습니다.
- 불연속 값 바꾸기: 한 열의 불연속 값을 다른 열을 기반으로 하는 숫자 값으로 바꿉니다.
- 데이터 요약: 데이터 세트의 열에 대한 기본 설명 통계 보고서를 생성합니다.
- t-Test를 사용하여 테스트 가설: t-test를 사용하여 두 데이터 세트의 수단을 비교합니다.