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Erkunden Ihrer Daten mit Visualisierungstechniken
Anmerkung
Sie können SageMaker Canvas-Visualisierungen nur für Modelle verwenden, die auf tabellarischen Datensätzen basieren. Textvorhersagemodelle mit mehreren Kategorien sind ebenfalls ausgeschlossen.
Mit Amazon SageMaker Canvas können Sie Ihre Daten untersuchen und visualisieren, um erweiterte Einblicke in Ihre Daten zu gewinnen, bevor Sie Ihre ML-Modelle erstellen. Sie können mithilfe von Streudiagrammen, Balkendiagrammen und Boxplots visualisieren, was Ihnen helfen kann, Ihre Daten zu verstehen und die Beziehungen zwischen Features zu ermitteln, die sich auf die Modellgenauigkeit auswirken könnten.
Wählen Sie auf der Registerkarte Erstellen der SageMaker Canvas-Anwendung Data Visualizer aus, um mit der Erstellung Ihrer Visualisierungen zu beginnen.
Sie können die Stichprobengröße der Visualisierung ändern, um die Größe der Zufallsstichprobe aus Ihrem Datensatz anzupassen. Ein zu großer Stichprobenumfang kann sich auf die Leistung Ihrer Datenvisualisierungen auswirken. Wir empfehlen Ihnen daher, einen geeigneten Stichprobenumfang zu wählen. Um die Stichprobengröße zu ändern, führen Sie die folgenden Schritte aus.
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Wählen Sie Visualisierungsbeispiel aus.
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Verwenden Sie den Schieberegler, um die gewünschte Stichprobengröße auszuwählen.
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Wählen Sie Aktualisieren, um die Änderung Ihrer Stichprobengröße zu bestätigen.
Anmerkung
Bestimmte Visualisierungstechniken erfordern Spalten eines bestimmten Datentyps. Beispielsweise können Sie numerische Spalten nur für die X- und Y-Achsen von Streudiagrammen verwenden.
Streudiagramm
Um mit Ihrem Datensatz ein Streudiagramm zu erstellen, wählen Sie im Bedienfeld Visualisierung die Option Streudiagramm. Wählen Sie im Abschnitt Spalten die Features aus, die Sie auf der X- und Y-Achse zeichnen möchten. Sie können die Spalten per Drag-and-Drop auf die Achsen ziehen oder, sobald eine Achse gelöscht wurde, eine Spalte aus der Liste der unterstützten Spalten auswählen.
Sie können Farbe nach verwenden, um die Datenpunkte im Diagramm mit einer dritten Featureseinzufärben. Sie können auch Gruppieren nach verwenden, um die Daten auf der Grundlage eines vierten Features in separate Diagramme zu gruppieren.
Die folgende Abbildung zeigt ein Streudiagramm, in dem Farbe nach und Gruppieren nach verwendet werden. In diesem Beispiel wird jeder Datenpunkt nach dem MaritalStatus Feature farbig dargestellt, und die Gruppierung nach dem Department Feature führt zu einem Streudiagramm für die Datenpunkte der einzelnen Abteilungen.
Balkendiagramm
Um ein Balkendiagramm mit Ihrem Datensatz zu erstellen, wählen Sie im Visualisierungsfenster die Option Balkendiagramm aus. Wählen Sie im Abschnitt Spalten die Features aus, die Sie auf der X- und Y-Achse zeichnen möchten. Sie können die Spalten per Drag-and-Drop auf die Achsen ziehen oder, sobald eine Achse gelöscht wurde, eine Spalte aus der Liste der unterstützten Spalten auswählen.
Sie können Gruppieren nach verwenden, um das Balkendiagramm nach einer dritten Feature zu gruppieren. Sie können Stack nach verwenden, um jeden Balken auf der Grundlage der Einzelwerte eines vierten Features vertikal zu schattieren.
Die folgende Abbildung zeigt ein Balkendiagramm, das Gruppieren nach und Stack nach verwendet. In diesem Beispiel wird das Balkendiagramm nach dem MaritalStatus Feature gruppiert und nach dem JobLevel Feature gestapelt. Für jede JobRole auf der X-Achse gibt es einen eigenen Balken für die einzelnen Kategorien im MaritalStatus Feature, und jeder Balken wird vertikal nach dem JobLevel Feature gestapelt.
Boxplot
Um einen Boxplot mit Ihrem Datensatz zu erstellen, wählen Sie im Visualisierungsfenster die Option Boxplot aus. Wählen Sie im Abschnitt Spalten die Features aus, die Sie auf der X- und Y-Achse zeichnen möchten. Sie können die Spalten per Drag-and-Drop auf die Achsen ziehen oder, sobald eine Achse gelöscht wurde, eine Spalte aus der Liste der unterstützten Spalten auswählen.
Sie können Gruppieren nach verwenden, um die Boxplots nach einer dritten Feature zu gruppieren.
Die folgende Abbildung zeigt einen Boxplot, der Gruppieren nach verwendet. In diesem Beispiel zeigen die X- und Y-Achsen jeweils JobLevel und JobSatisfaction, die farbigen Boxplots sind nach dem Department Feature gruppiert.
