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DataQualityMetricThreshold 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 qualité des données

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

Constructeur

DataQualityMetricThreshold(*, data_type: ~typing.Literal[<MonitorFeatureType.CATEGORICAL: 'categorical'>, <MonitorFeatureType.NUMERICAL: 'numerical'>] = None, threshold: float = None, metric_name: str | None = None, numerical: ~azure.ai.ml.entities._monitoring.thresholds.DataQualityMetricsNumerical | None = None, categorical: ~azure.ai.ml.entities._monitoring.thresholds.DataQualityMetricsCategorical | None = 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[ azure.ai.ml.constants.MonitorMetricName.JENSEN_SHANNON_DISTANCE , azure.ai.ml.constants.MonitorMetricName.NULL_VALUE_RATE , azure.ai.ml.constants.MonitorMetricName.DATA_TYPE_ERROR_RATE , azure.ai.ml.constants.MonitorMetricName.OUT_OF_BOUND_RATE]
Obligatoire

Métrique à calculer

threshold
float
Obligatoire

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