Поделиться через

DataDriftMetricThreshold Класс

  • Ссылка

Примечание

Это экспериментальный класс, который может быть изменен в любое время. Дополнительные сведения см. по адресу https://aka.ms/azuremlexperimental.

Порог метрик смещения данных

Наследование
azure.ai.ml.entities._monitoring.thresholds.MetricThreshold
DataDriftMetricThreshold

Конструктор

DataDriftMetricThreshold(*, data_type: ~typing.Literal[<MonitorFeatureType.CATEGORICAL: 'categorical'>, <MonitorFeatureType.NUMERICAL: 'numerical'>] = None, threshold: float = None, metric: str | None = None, numerical: ~azure.ai.ml.entities._monitoring.thresholds.NumericalDriftMetrics = None, categorical: ~azure.ai.ml.entities._monitoring.thresholds.CategoricalDriftMetrics = None)

Параметры

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

Тип функции порогового значения метрики

metric_name
Literal[ 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]
Обязательно

Вычисляемая метрика

threshold
float
Обязательно

Пороговое значение. Если нет, будет задано значение по умолчанию в зависимости от выбранной метрики.