datadrift Пакет

Содержит функциональные возможности для обнаружения смещения данных для обучения модели относительно данных оценки.

В машинном обучении смещение данных — это изменение входных данных модели, которое приводит к ухудшению показателей работы модели. Это одна из основных причин снижения точности с течением времени, поэтому отслеживание смещения данных помогает выявить проблемы с производительностью модели. Этот пакет позволяет обнаруживать смещение данных и уведомлять о нем.

Класс DataDriftDetector позволяет настраивать объект монитора данных, который затем можно запустить в качестве задания для анализа смещения данных. Задания по отслеживанию смещения данных можно запускать в интерактивном режиме или по расписанию. Класс AlertConfiguration позволяет настроить оповещения, если смещение данных превышает пороговое значение.

Модули

alert_configuration	Содержит функциональные возможности для настройки оповещений о смещении данных в Машинном обучении Azure.
datadriftdetector	Содержит основные функциональные возможности для обнаружения смещения данных между двумя наборами данных в Машинном обучении Azure. Смещение данных измеряется с помощью наборов данных или развертываний и зависит от API Dataset.

Классы

AlertConfiguration	Представляет конфигурацию оповещений для заданий по отслеживанию смещения данных. Класс AlertConfiguration позволяет задавать настраиваемые оповещения (например, отправляемые по электронной почте) для заданий DataDriftDetector. Конфигурацию оповещений можно указать при использовании одного из методов создания класса DataDriftDetector. Конструктор. Позволяет настраивать настраиваемые оповещения (например, электронную почту) для заданий DataDriftDetector.
DataDriftDetector	Определяет монитор смещения данных, который можно использовать для выполнения заданий по отслеживанию смещения данных в Машинном обучении Azure. Класс DataDriftDetector позволяет обнаруживать смещение между данным базовым и целевым наборами данных. Объект DataDriftDetector создается в рабочей области путем непосредственного указания базового и целевого наборов данных. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/datadrift. Конструктор Datadriftdetector. Конструктор DataDriftDetector используется для получения облачного представления объекта DataDriftDetector, связанного с предоставленной рабочей областью.
Metric	Представляет метрику, возвращенную при анализе смещения данных. Класс Metric предназначен только для внутреннего использования. Для возврата метрик необходимо использовать метод get_output объекта DataDriftDetector. Конструктор метрик.
ModelServingDataset	Представляет набор данных, используемый на внутреннем уровне при создании объекта DataDriftDetector на основе модели. DataDriftDetector на основе модели позволяет вычислять смещение данных между обучающим набором данных модели и ее набором данных оценки. Чтобы создать DataDriftDetector на основе модели, используйте метод <xref:azureml.datadrift.DataDriftDetector.create_from_model>. Конструктор.

Перечисления

MetricType

Определяет типы метрик, возвращаемых в анализ смещения данных. Для возврата метрик необходимо использовать метод get_output объекта DataDriftDetector.