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기능 | 설명 | 예시 |
---|---|---|
robust_trend() | Huber 손실을 사용하여 강력한 회귀 추세선을 조정합니다. | robust_trend(avg:<METRIC_NAME>{*}) |
가장 일반적인 선형 회귀 유형인 최소자승모형(OLS)은 극단값이 있는 소수의 포인트로부터 크게 영향을 받을 수 있습니다. 강력한 회귀는 회귀선을 조정하기 위한 대체 방법으로, 소수의 극단값에 크게 영향을 받지 않습니다. 그 예는 다음 플롯을 참조하세요.
원래 메트릭은 파란색 실선으로 표시됩니다. 보라색 점선은 OLS 회귀선이고, 노란색 점선은 강력한 회귀선입니다. 메트릭 내 일시적인 스파이크는 OLS 회귀선이 위쪽으로 향하게 하지만, 강력한 회귀선은 해당 스파이크를 무시하고 메트릭의 전체 추세에 더 잘 맞는 작업을 수행합니다.
기능 | 설명 | 예시 |
---|---|---|
trend_line() | 메트릭 값을 통해 최소자승모형선을 조정합니다. | trend_line(avg:<METRIC_NAME>{*}) |
예시:
함수 sin(x) * x/2 + x
와(과) trend_line(sin(x) * x/2 + x)
의 모양은 다음과 같습니다.
기능 | 설명 | 예시 |
---|---|---|
piecewise_constant() | 상수 값 세그먼트로 구성된 조각별 함수를 사용하여 메트릭을 근사화합니다. | piecewise_constant(avg:<METRIC_NAME>{*}) |
예시:
함수 x
와(과) piecewise_constant(x)
의 모양은 다음과 같습니다.
사용 가능한 다른 함수를 참조하세요.