Реалізація робочого процесу моніторингу
Упродовж курсу ви вивчили робочий процес моніторингу. Перший крок — моніторинг якості роботи моделі. Якщо є негативні зміни, далі застосовують багатовимірне виявлення зсуву, щоб з'ясувати, чи саме зсув спричинив падіння якості, а потім — одновимірне виявлення зсуву, щоб визначити причину в окремих ознаках. Коли ви отримаєте результати розслідування, можна переходити до усунення проблеми.
Щоб закріпити знання, у цій вправі ви застосуєте процес до набору даних US Consensus. Набори даних reference і analysis уже завантажені. Також у вас є доступ до CBPE estimator, одновимірного калькулятора uv_calc та alert_count_ranker для ранжування ознак за зсувом.
Ця вправа є частиною курсу
Моніторинг Machine Learning у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Estimate the performance
estimator.____(____)
estimated_results = estimator.____(____)
estimated_results.____.____