Triển khai quy trình giám sát
Xuyên suốt khóa học, bạn đã học về quy trình giám sát. Bước đầu tiên là giám sát hiệu suất. Nếu có thay đổi tiêu cực, các bước tiếp theo là phát hiện drift đa biến để xác định liệu drift có gây ra sụt giảm hiệu suất hay không, rồi đến phát hiện drift đơn biến để khoanh vùng nguyên nhân ở từng đặc trưng. Khi đã có kết quả điều tra, bạn có thể thực hiện các bước để xử lý vấn đề.
Để củng cố kiến thức này, trong bài tập, bạn sẽ áp dụng quy trình này cho bộ dữ liệu US Consensus. Bộ dữ liệu tham chiếu và phân tích đã được nạp sẵn, và bạn có sẵn bộ ước lượng CBPE estimator, bộ tính đơn biến uv_calc, cùng alert_count_ranker để xếp hạng drift của đặc trưng.
Bài tập này là một phần của khóa học
Giám sát Machine Learning bằng Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Estimate the performance
estimator.____(____)
estimated_results = estimator.____(____)
estimated_results.____.____