PredictionDriftMetricThreshold 클래스
참고
이는 실험적인 클래스이며 언제든지 변경될 수 있습니다. 자세한 내용은 https://aka.ms/azuremlexperimental을 참조하세요.
예측 드리프트 메트릭 임계값
- 상속
-
azure.ai.ml.entities._monitoring.thresholds.MetricThresholdPredictionDriftMetricThreshold
생성자
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)
매개 변수
- applicable_feature_type
- Literal[ azure.ai.ml.constants.MonitorFeatureType.CATEGORICAL , azure.ai.ml.constants.MonitorFeatureType.MonitorFeatureType.NUMERICAL]
필수
메트릭 임계값의 기능 유형
- 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]
필수
계산할 메트릭
GitHub에서 Microsoft와 공동 작업
이 콘텐츠의 원본은 GitHub에서 찾을 수 있으며, 여기서 문제와 끌어오기 요청을 만들고 검토할 수도 있습니다. 자세한 내용은 참여자 가이드를 참조하세요.
Azure SDK for Python
피드백
https://aka.ms/ContentUserFeedback
출시 예정: 2024년 내내 콘텐츠에 대한 피드백 메커니즘으로 GitHub 문제를 단계적으로 폐지하고 이를 새로운 피드백 시스템으로 바꿀 예정입니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요.다음에 대한 사용자 의견 제출 및 보기