azureml-datadrift 包

包

datadrift

包含了用于检测何时模型训练数据已偏离其评分数据的功能。 在机器学习中，数据偏移是指模型输入数据的变化，这会导致模型性能下降。 这是模型准确度在一段时间后下降的最主要原因之一，因此，监视数据偏移有助于检测模型性能问题。 使用此包可以检测数据偏移并发出警报。 使用 DataDriftDetector 类可以配置数据监视对象，然后该对象可以作为作业运行，以分析数据偏移。 数据偏移作业可以交互方式运行，也可以启用以按计划运行。 当数据偏移超过 AlertConfiguration 类的阈值时，可以设置警报。