기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# 통계에 대한 스키마(statistics.json 파일)
<a name="model-monitor-interpreting-statistics"></a>

Amazon SageMaker 모델 모니터는 열/기능 통계를 기준으로 사전 빌드된 컨테이너를 계산합니다. 통계는 기준 데이터세트를 비롯해 분석 중인 현재 데이터세트에 대 계산됩니다.

```
{
    "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
        }
    ]
}
```

다음 사항에 유의하세요.
+ 사전 빌드 컨테이너는 컴팩트한 분위 스케치인 [KLL 스케치](https://datasketches.apache.org/docs/KLL/KLLSketch.html)를 계산합니다.
+ 기본적으로 10개의 버킷으로 분포를 구체화합니다. 현재는 구성이 불가능합니다.