統計関数

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。

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。

こちらもご覧ください

• Scale and Reduce モジュール
• 機能の選択カテゴリ
• ラーニング Counts モジュールを使用する
• モジュールのカテゴリと説明
• A から Z モジュールの一覧