Schema per le statistiche (file statistics.json) - Amazon SageMaker AI

Schema per le statistiche (file statistics.json)

Lo schema definito nel file statistics.json specifica i parametri statistici da calcolare per la linea di base e i dati acquisiti. Configura anche il bucket che deve essere utilizzato da KLL, uno sketch di quantili molto compatto con schema di compattazione lento.

{ "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 } ] }
Note
  • Le metriche specificate vengono riconosciute da SageMaker AI nelle modifiche di visualizzazione successive. Il container può emettere più parametri se necessario.

  • Lo sketch KLL è lo sketch riconosciuto. I container personalizzati possono scrivere la propria rappresentazione, che però non verrà riconosciuta da SageMaker AI nelle visualizzazioni.

  • Per impostazione predefinita, la distribuzione è materializzata in 10 bucket. Non puoi modificare questo valore.