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Schema per le statistiche (file statistics.json)
I container predefiniti di Amazon SageMaker Model Monitor calcola le statistiche per colonna/funzionalità. Le statistiche vengono calcolate per il set di dati della linea di base e anche per il set di dati corrente che viene analizzato.
{ "version": 0, # dataset level stats "dataset": { "item_count": number }, # feature level stats "features": [ { "name": "feature-name", "inferred_type": "Fractional" | "Integral", "numerical_statistics": { "common": { "num_present": number, "num_missing": number }, "mean": number, "sum": number, "std_dev": number, "min": number, "max": number, "distribution": { "kll": { "buckets": [ { "lower_bound": number, "upper_bound": number, "count": number } ], "sketch": { "parameters": { "c": number, "k": number }, "data": [ [ num, num, num, num ], [ num, num ][ num, num ] ] }#sketch }#KLL }#distribution }#num_stats }, { "name": "feature-name", "inferred_type": "String", "string_statistics": { "common": { "num_present": number, "num_missing": number }, "distinct_count": number, "distribution": { "categorical": { "buckets": [ { "value": "string", "count": number } ] } } }, #provision for custom stats } ] }
Tieni presente quanto segue:
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Lo schizzo di calcolo dei contenitori predefiniti, che è KLLuno schizzo
di quantili compatto. -
Per impostazione predefinita, materializziamo la distribuzione in 10 bucket. Questa non è attualmente configurabile.