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Schema für Statistiken (Datei statistics.json) - Amazon SageMaker KI

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Schema für Statistiken (Datei statistics.json)

Anmerkung

Amazon SageMaker Model Monitor steht neuen Kunden nicht mehr offen. Bestehende Kunden können den Service weiterhin wie gewohnt nutzen. AWS investiert weiterhin in Sicherheits- und Verfügbarkeitsverbesserungen für Model Monitor, wir planen jedoch nicht, neue Funktionen einzuführen. Weitere Informationen finden Sie unter Änderung der Verfügbarkeit von Amazon SageMaker Model Monitor.

Das in der Datei statistics.json definierte Schema gibt die statistischen Parameter an, die für die Baseline und die erfassten Daten berechnet werden sollen. Es konfiguriert auch den Bucket, der von KLL verwendet werden soll, einer sehr kompakten Quantil-Skizze mit verzögertem Komprimierungsschema.

{
    "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
        }
    ]
}
Hinweise

  • Die angegebenen Metriken werden von der SageMaker KI bei späteren Visualisierungsänderungen erkannt. Der Container kann bei Bedarf weitere Metriken ausgeben.

  • KLL-Skizze ist die erkannte Skizze. Benutzerdefinierte Container können ihre eigene Darstellung schreiben, diese wird jedoch von der SageMaker KI in Visualisierungen nicht erkannt.

  • Standardmäßig wird die Verteilung in 10 Buckets materialisiert. Sie können diesen Wert nicht ändern.