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DataDriftMetricThreshold Classe

  • Référence

Notes

Il s’agit d’une classe expérimentale qui peut changer à tout moment. Pour plus d’informations, consultez https://aka.ms/azuremlexperimental.

Seuil de métrique de dérive de données

Héritage
azure.ai.ml.entities._monitoring.thresholds.MetricThreshold
DataDriftMetricThreshold

Constructeur

DataDriftMetricThreshold(*, data_type: ~typing.Literal[<MonitorFeatureType.CATEGORICAL: 'categorical'>, <MonitorFeatureType.NUMERICAL: 'numerical'>] = None, threshold: float = None, metric: str | None = None, numerical: ~azure.ai.ml.entities._monitoring.thresholds.NumericalDriftMetrics = None, categorical: ~azure.ai.ml.entities._monitoring.thresholds.CategoricalDriftMetrics = None)

Paramètres

applicable_feature_type
Literal[ azure.ai.ml.constants.MonitorFeatureType.CATEGORICAL , azure.ai.ml.constants.MonitorFeatureType.MonitorFeatureType.NUMERICAL]
Obligatoire

Type de fonctionnalité du seuil de métrique

metric_name
Literal[ MonitorMetricName.JENSEN_SHANNON_DISTANCE , azure.ai.ml.constants.MonitorMetricName.NORMALIZED_WASSERSTEIN_DISTANCE , azure.ai.ml.constants.MonitorMetricName.POPULATION_STABILITY_INDEX , azure.ai.ml.constants.MonitorMetricName.TWO_SAMPLE_KOLMOGOROV_SMIRNOV_TEST , azure.ai.ml.constants.MonitorMetricName.PEARSONS_CHI_SQUARED_TEST]
Obligatoire

Métrique à calculer

threshold
float
Obligatoire

Valeur de seuil. Si aucun, une valeur par défaut est définie en fonction de la métrique sélectionnée.