Verileri Özetleme
Bir veri kümesindeki sütunlar için temel bir açıklayıcı istatistik raporu oluşturur
Kategori: Istatistiksel işlevler
Not
Için geçerlidir: Machine Learning Studio (klasik)
Bu içerik yalnızca Studio (klasik) ile ilgili. Benzer sürükle ve bırak modülleri bir tasarımcıya Azure Machine Learning eklendi. İki sürümü karşılaştıran bu makalede daha fazla bilgi bulabilirsiniz.
Modüle genel bakış
Bu makalede, giriş tablosundaki her bir sütunu açıklayan bir dizi standart istatistiksel ölçü oluşturmak için Azure Machine Learning Studio (klasik) ' de özetleme verileri modülünün nasıl kullanılacağı açıklanır.
Bu tür Özet istatistikleri, tüm veri kümesinin özelliklerini anlamak istediğinizde faydalıdır. Örneğin, şunları bilmeniz gerekebilir:
- Her sütunda kaç tane eksik değer var?
- Bir özellik sütununda kaç benzersiz değer var?
- Her sütun için Ortalama ve standart sapma nedir?
Modül her bir sütunun önemli puanlarını hesaplar ve giriş olarak girilen her değişken (veri sütunu) için bir Özet istatistikleri satırı döndürür.
İpucu
Daha önce, Studio 'daki (klasik) Görselleştir seçeneğini kullanarak bir istatistik listesinin kısa bir listesini alabileceğiniz zaten haberdar olabilirsiniz. Ancak, bu görselleştirme, bazı en çok sayıda satıra göre oluşturulur. Buna karşılık, özetleme verileri modülü tüm veri satırlarında istatistiklerini hesaplar.
Özet verileri kullanma
Özet verileri modülünü denemenize ekleyin. Bu modülü, Studio 'daki Istatistiksel işlevler kategorisinde bulabilirsiniz (klasik).
Rapor oluşturmak istediğiniz veri kümesini bağlayın.
Yalnızca bazı sütunlara raporlamak istiyorsanız, birlikte çalışmak üzere bir sütun alt kümesini proje yapmak için veri kümesindeki sütunları seçme modülünü kullanın.
Ek parametre gerekmez. Varsayılan olarak modül, giriş olarak sağlanan tüm sütunları analiz eder ve sütunlarda yer alan değerlerin türüne bağlı olarak Sonuçlar bölümünde açıklandığı gibi ilgili bir istatistik kümesi oluşturur.
Denemeyi çalıştırın veya modüle sağ tıklayın ve Seçili çalıştır'ı seçin.
Modülden rapor aşağıdaki istatistikleri içerebilir.
Oluşturulan tam istatistikler sütun veri türüne bağlıdır. Ayrıntılar için Teknik notlar bölümüne bakın.
Örneklerin bir popülasyona ait temsili bir örneğine ait olduğu varsayımı yapılır. Bir popülasyona ilişkin istatistikleri hesaplamaya ihtiyacınız varsa, Örnek veya popülasyon istatistiklerini hesaplandıracak Basit İstatistikleri Hesaplama modülünde bulunan seçenekleri kullanın.
|Sütun adı||Description|
|Özellik||Sütunun adı|
|Sayısı||Tüm satırların sayısı|
|Benzersiz Değer Sayısı||Sütundaki benzersiz değerlerin sayısı|
|Eksik Değer Sayısı||Sütundaki benzersiz değerlerin sayısı|
|Dk||Sütundaki en düşük değer|
|Max||Sütundaki en yüksek değer|
|Demek||Tüm sütun değerlerinin ortalaması|
|Ortalama sapma||Sütun değerlerinin ortalama sapması|
|1. DÖRTTEBİRLİK||İlk dörttebir değer|
|Ortanca||Ortanca sütun değeri|
|3. DÖRTTEBİRLİK||Üçüncü dörttebir değer|
|Mod||Sütun değerlerinin modu|
|Aralık||Maksimum ve minimum değerler arasındaki değer sayısını temsil eden tamsayı|
|Örnek varyans||Sütun varyansı; bkz. nota|
|Örnek standart sapması||Sütun için standart sapma; bkz. nota|
|Örnek çarpıklığı||Sütun için çarpıklık; bkz. nota|
|Örnek basıklık||Sütun için basıklık; bkz. nota|
|P 0,5||%0,5 yüzdebirlik|
|P1||%1 yüzdebirlik|
|P5||%5 yüzdebirlik|
|P95||%95 yüzdebirlik|
|P99.5||%99,5 yüzdebirlik|
İpucu
BI raporlama araçlarında verileri kullanmak veya denemede başka bir işlem için giriş olarak değerleri kullanmak için istatistik raporunu tablosal veri kümesi olarak çıktıya ekleyin.
Örnekler
Bir denemede Verileri Özetle modülünü kullanma örnekleri için bkz. Azure Yapay Zeka Galerisi:
UCI'den veri kümesiindirme: UCI Machine Learning Repository'de URL'sini kullanarak CSV biçiminde bir veri kümesi okur ve veri kümesiyle ilgili bazı temel istatistikler üretir.
Veri Kümesi İşleme ve Analiz:Veri kümesi çalışma alanına yüklenir, sütun adlarını değiştirir ve meta verileri ekler.
Öğrenci performansı tahmini:Azure Blob depolamadan TSV biçiminde depolanan verileri okur.
Sayısal ve Boole sütunları için ortalama, orta değer, mod ve standart sapma çıkışını çıkarabilirsiniz.
Sayısal olmayan sütunlar için yalnızca Sayı, Benzersiz değer sayısı ve Eksik değer sayısı değerleri hesaplanır. Diğer istatistikler için null değer döndürülür.
Boole değerleri içeren sütunlar şu kurallar kullanılarak işlenir:
Min hesaplanırken, mantıksal BIR AND uygulanır.
Maksimum hesaplanırken bir mantıksal OR uygulanır
Aralık hesaplanırken, modül ilk olarak sütundaki benzersiz değerlerin sayısının 2'ye eşit olup olmadığını denetler.
Kayan nokta hesaplamaları gerektiren herhangi bir istatistiği hesaplarken, true değeri 1,0 olarak değerlendirilir ve false değerleri 0,0 olarak değerlendirilir.
-
Beklenen girişler
|Ad||Tür||Description|
|Veri kümesi||Veri tablosu||Giriş veri kümesi|
Çıktı
|Ad||Tür||Description|
|Sonuç veri kümesi||Veri tablosu||Açıklayıcı istatistikleri içeren giriş veri kümesinin bir profili|
Özel durumlar
|Özel durum||Description|
|Hata 0003||Bir veya daha fazla giriş null veya boş olduğunda özel durum oluşur.|
|Hata 0020||Modüle geçirilen bazı veri kümelerinde sütun sayısı çok küçük olduğunda özel durum oluşur.|
|Hata 0021||Modüle geçirilen bazı veri kümelerinde satır sayısı çok küçük olduğunda özel durum oluşur.|
Studio (klasik) modüllerine özgü hataların listesi için bkz. Machine Learning hata kodları.
API özel durumlarının listesi için bkz. Machine Learning REST API hata kodları.