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PredictionDriftMetricThreshold Classe

  • Referência

Observação

Essa é uma classe experimental e pode mudar a qualquer momento. Consulte https://aka.ms/azuremlexperimental para obter mais informações.

Limite de métrica de descompasso de previsão

Herança
azure.ai.ml.entities._monitoring.thresholds.MetricThreshold
PredictionDriftMetricThreshold

Construtor

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)

Parâmetros

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

O tipo de recurso do limite de métrica

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]
Obrigatório

A métrica a ser calculada

threshold
float
Obrigatório

O valor limite. Se Nenhum, um valor padrão será definido dependendo da métrica selecionada.