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PredictionDriftMonitoringSignal 构造函数
定义
重要
一些信息与预发行产品相关,相应产品在发行之前可能会进行重大修改。 对于此处提供的信息,Microsoft 不作任何明示或暗示的担保。
初始化 PredictionDriftMonitoringSignal 的新实例。
public PredictionDriftMonitoringSignal (System.Collections.Generic.IEnumerable<Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.PredictionDriftMetricThresholdBase> metricThresholds, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MonitoringModelType modelType, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MonitoringInputDataBase productionData, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MonitoringInputDataBase referenceData);
new Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.PredictionDriftMonitoringSignal : seq<Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.PredictionDriftMetricThresholdBase> * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MonitoringModelType * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MonitoringInputDataBase * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MonitoringInputDataBase -> Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.PredictionDriftMonitoringSignal
Public Sub New (metricThresholds As IEnumerable(Of PredictionDriftMetricThresholdBase), modelType As MonitoringModelType, productionData As MonitoringInputDataBase, referenceData As MonitoringInputDataBase)
参数
- metricThresholds
- IEnumerable<PredictionDriftMetricThresholdBase>
[必需]要计算的指标列表及其关联的阈值。 请注意 PredictionDriftMetricThresholdBase , 是基类。 根据方案,可能需要在此处分配基类的派生类,或者需要将此属性强制转换为可能的派生类之一。 可用的派生类包括 CategoricalPredictionDriftMetricThreshold 和 NumericalPredictionDriftMetricThreshold。
- modelType
- MonitoringModelType
[必需]监视的模型的类型。
- productionData
- MonitoringInputDataBase
[必需]将为其计算偏移的数据。 请注意 MonitoringInputDataBase , 是基类。 根据方案,可能需要在此处分配基类的派生类,或者需要将此属性强制转换为可能的派生类之一。 可用的派生类包括 FixedInputData、 StaticInputData 和 TrailingInputData。
- referenceData
- MonitoringInputDataBase
[必需]要计算偏移的数据。 请注意 MonitoringInputDataBase , 是基类。 根据方案,可能需要在此处分配基类的派生类,或者需要将此属性强制转换为可能的派生类之一。 可用的派生类包括 FixedInputData、 StaticInputData 和 TrailingInputData。
例外
metricThresholds
、productionData
或 referenceData
为 null。