PredictionDriftMetricThreshold Classe
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 prédiction
- Héritage
-
azure.ai.ml.entities._monitoring.thresholds.MetricThresholdPredictionDriftMetricThreshold
Constructeur
PredictionDriftMetricThreshold(*, data_type: ~typing.Literal[<MonitorFeatureType.CATEGORICAL: 'categorical'>, <MonitorFeatureType.NUMERICAL: 'numerical'>] = None, threshold: float = 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[ azure.ai.ml.constants.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.
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