Set di dati di esempio in Canvas

canvas-sample-diabetic-readmission.csv: questo set di dati contiene dati storici tra cui oltre quindici funzionalità con esiti dei pazienti e degli ospedali. È possibile utilizzare questo set di dati per prevedere se è probabile che i pazienti diabetici ad alto rischio vengano riammessi in ospedale entro 30 giorni dalla dimissione, dopo 30 giorni o non vengano ricoverati affatto. Utilizza la colonna redadmitted come colonna di destinazione e utilizza il tipo di modello di previsione a 3 o più categorie con questo set di dati. Per saperne di più su come costruire un modello con questo set di dati, consulta la pagina del workshop Canvas. SageMaker Questo set di dati è stato ottenuto dal UCIMachine Learning Repository.

canvas-sample-housing.csv: Questo set di dati contiene dati sulle caratteristiche legate a un determinato prezzo delle abitazioni. È possibile utilizzare questo set di dati per prevedere i prezzi delle abitazioni. Usa la colonna median_house_value come colonna di destinazione e usa il tipo di modello di previsione numerica con questo set di dati. Per saperne di più sulla creazione di un modello con questo set di dati, consulta la pagina del workshop Canvas. SageMaker Questo è il set di dati sugli alloggi della California ottenuto dal StatLib repository.

canvas-sample-loans.csv: Questo set di dati contiene dati completi sui prestiti per tutti i prestiti emessi dal 2007 al 2011, tra cui lo stato attuale del prestito e le ultime informazioni di pagamento. È possibile utilizzare questo set di dati per prevedere se un cliente rimborserà un prestito. Utilizza la colonna loan_status come colonna di destinazione e utilizza il tipo di modello di previsione a 3 o più categorie con questo set di dati. Per saperne di più su come costruire un modello con questo set di dati, consulta la pagina del workshop Canvas. SageMaker Questi dati utilizzano i LendingClub dati ottenuti da Kaggle.

canvas-sample-maintenance.csv: questo set di dati contiene dati sulle caratteristiche legate a un determinato tipo di errore di manutenzione. È possibile utilizzare questo set di dati per prevedere quali guasti si verificheranno in futuro. Utilizza la colonna Tipo di errore come colonna di destinazione e utilizza il tipo di modello di previsione a 3 o più categorie con questo set di dati. Per saperne di più su come creare un modello con questo set di dati, consulta la pagina del SageMaker workshop Canvas. Questo set di dati è stato ottenuto dal UCIMachine Learning Repository.

canvas-sample-shipping-logs.csv: questo set di dati contiene dati di spedizione completi per tutti i prodotti consegnati, compresi i tempi stimati, la priorità di spedizione, il corriere e l'origine. È possibile utilizzare questo set di dati per prevedere l'ora di arrivo prevista della spedizione in numero di giorni. Usa la ActualShippingDayscolonna come colonna di destinazione e usa il tipo di modello di previsione numerica con questo set di dati. Per saperne di più su come costruire un modello con questi dati, consulta la pagina del workshop SageMaker Canvas. Si tratta di un set di dati sintetico creato da Amazon.

canvas-sample-sales-forecasting.csv: questo set di dati contiene dati storici sulle vendite in serie temporali per i negozi al dettaglio. È possibile utilizzare questo set di dati per prevedere le vendite di un particolare punto vendita al dettaglio. Utilizza la colonna delle vendite come colonna di destinazione e utilizza il tipo di modello di previsione delle serie temporali con questo set di dati. Per saperne di più su come costruire un modello con questo set di dati, consulta la pagina del workshop SageMaker Canvas. Si tratta di un set di dati sintetico creato da Amazon.