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FeatureAttributionDriftMonitoringSignal 构造函数

  • 参考

定义

命名空间:
Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models
程序集:
Azure.ResourceManager.MachineLearning.dll
包:
Azure.ResourceManager.MachineLearning v1.2.0-beta.2

初始化 FeatureAttributionDriftMonitoringSignal 的新实例。

public FeatureAttributionDriftMonitoringSignal (Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.FeatureAttributionMetricThreshold metricThreshold, System.Collections.Generic.IEnumerable<Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MonitoringInputDataBase> productionData, Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MonitoringInputDataBase referenceData);
new Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.FeatureAttributionDriftMonitoringSignal : Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.FeatureAttributionMetricThreshold * seq<Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MonitoringInputDataBase> * Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.MonitoringInputDataBase -> Azure.ResourceManager.MachineLearning.Models.FeatureAttributionDriftMonitoringSignal
Public Sub New (metricThreshold As FeatureAttributionMetricThreshold, productionData As IEnumerable(Of MonitoringInputDataBase), referenceData As MonitoringInputDataBase)

参数

metricThreshold
FeatureAttributionMetricThreshold

[必需]要计算的指标列表及其关联的阈值。

productionData
IEnumerable<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

ArgumentNullException

metricThreshold、productionData 或 referenceData 为 null。

适用于