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드리프트가 발생한 특성 시각화

단변량 결과를 순위화한 뒤, 드리프트가 발생한 hotel과 country 특성이 모델 성능에 가장 큰 영향을 준다는 것을 확인했어요. 이 연습에서는 해당 특성들의 드리프트 결과와 분포 플롯을 확인해 문제의 근본 원인을 파악해 봅니다.

단변량 드리프트 계산기의 결과는 uv_results 변수에 저장되어 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 Machine Learning 모니터링

강의 보기

연습 안내

  • drift_results에서 period 인자를 analysis로 설정하세요.
  • drift_results의 column_names에 hotel과 country를 전달하세요.
  • .plot() 메서드의 kind 인자를 "drift"로 설정하세요.
  • distribution_results에도 동일하게 하되, .plot() 메서드의 kind 인자를 "distribution"으로 설정하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Filter and create drift plots
drift_results = uv_results.filter(
    period=____,
    column_names=[____, ____]
    ).plot(kind=____)

# Filter and create distribution plots
distribution_results = uv_results.filter(
    period=____,
    column_names=[____, ____]
    ).plot(kind=____)

# Show the plots
drift_results.show()
distribution_results.show()
코드 편집 및 실행