Implementarea unui flux de monitorizare
De-a lungul acestui curs, ai învățat despre fluxul de monitorizare. Primul pas este monitorizarea performanței. Dacă apar modificări negative, urmează detectarea driftului multivariat – pentru a stabili dacă driftul a cauzat scăderea performanței – și apoi detectarea driftului univariat, pentru a identifica caracteristica responsabilă. Odată ce ai rezultatele investigației, poți lua măsuri pentru rezolvarea problemei.
Pentru a consolida aceste cunoștințe, vei aplica acest proces pe setul de date US Census. Seturile de date de referință și de analiză sunt deja încărcate, iar tu ai acces la estimatorul CBPE estimator, calculatorul univariat uv_calc și un alert_count_ranker pentru clasificarea driftului pe caracteristici.
Acest exercițiu face parte din cursul
Monitorizarea Machine Learning în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Estimate the performance
estimator.____(____)
estimated_results = estimator.____(____)
estimated_results.____.____