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  3. Pythonで学ぶ機械学習のモニタリング
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연습 문제

ドリフトしている特徴量を可視化する

単変量の結果をランキングしたところ、hotel と country の特徴量のドリフトがモデルのパフォーマンスに最も影響していることがわかりました。この演習では、それらのドリフト結果と分布プロットを確認し、問題の根本原因を見極めます。

単変量ドリフト計算機の結果は、uv_results 変数に保存されています。

지침

100 XP
  • drift_results の period 引数を analysis に設定します。
  • drift_results の column_names に hotel と country を渡します。
  • .plot() メソッドの kind 引数を "drift" に設定します。
  • distribution_results でも同様に行いますが、.plot() メソッドの kind 引数は "distribution" に設定します。