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Visualizando variáveis com deriva

Após classificar os resultados univariados, você sabe que as variáveis hotel e country com deriva estão impactando mais o desempenho do modelo. Neste exercício, você vai analisar os resultados de deriva e os gráficos de distribuição dessas variáveis para identificar a causa raiz do problema.

Os resultados do calculador de deriva univariada estão armazenados na variável uv_results.

Este exercício faz parte do curso

Monitoramento de Machine Learning em Python

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Instruções do exercício

  • Defina o argumento de período como analysis para drift_results.
  • Passe hotel e country para column_names em drift_results.
  • Defina o argumento kind no método .plot() como "drift".
  • Faça o mesmo para distribution_results, exceto que no método .plot() defina o argumento kind como "distribution".

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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()
Editar e executar o código