Translation not up to date
W produkcie Watson OpenScale można skonfigurować wartościowanie drift v2 w celu mierzenia zmian w danych w czasie w celu zapewnienia spójnych wyników dla modelu. Użyj ocen dryftu v2 , aby zidentyfikować zmiany w danych wyjściowych modelu, dokładność predykcji oraz rozkład danych wejściowych.
Jeśli dane ładunku dziennika są przygotowywać do oceny modelu, można skonfigurować wartościowanie drift v2 . Podczas konfigurowania ewaluacji dryft v2 , Watson OpenScale generuje drift v2 metrics , które można przeglądać, aby uzyskać informacje na temat zmian w wynikach modelu w czasie.
W poniższych sekcjach opisano kroki, które należy wykonać, aby skonfigurować wartościowanie drift v2 w systemie Watson OpenScale:
Oblicz archiwum drift
Należy wybrać metodę używaną przez Watson OpenScale do analizy danych uczących w celu określenia rozkładów danych funkcji modelu. W przypadku łączenia danych treningowych z systemem Watson OpenScale , a wielkość jest mniejsza niż 500 MB, można obliczyć archiwum drift v2 w systemie Watson OpenScale. Jeśli dane treningowe nie zostaną połączone z systemem Watson OpenScalelub jeśli wielkość danych przekracza 500 MB, należy wybrać opcję obliczenia archiwum drift v2 w notatniku.
Można określić limit dla wielkości danych uczących, ustawiając maksymalną wielkość próby dla ilości danych uczących, których Watson OpenScale używa do oceniania i przetwarzania archiwum drift v2 . W przypadku wdrożeń innych niżWatson Machine Learning obliczanie archiwum drift v2 wiąże się z kosztem Watson OpenScale ocenionym na podstawie danych uczących z punktu końcowego oceniania modelu.
Ustaw progi dryftu
Należy ustawić wartości progowe dla każdego pomiaru, aby włączyć opcję Watson OpenScale , aby zrozumieć sposób identyfikowania problemów z wynikami oceny. Wartości, które można ustawić, tworzą alerty w panelu kontrolnym produktu Insights , które pojawiają się, gdy wyniki pomiarów naruszają wartości progowe. Należy ustawić wartości z zakresu od 0 do 1. Wyniki pomiarów muszą być niższe niż wartości progowe, aby uniknąć naruszeń.
Wybierz ważne funkcje
Funkcja Watson OpenScale oblicza ważność funkcji, aby określić wpływ dryftu opcji na model użytkownika. Aby włączyć opcję Watson OpenScale w celu obliczenia znaczenia funkcji, można wybrać ważne i najważniejsze funkcje z modelu, które mają największy wpływ na wyniki modelu.
Podczas konfigurowania wyjaśnień SHAPfunkcja Watson OpenScale automatycznie wykrywa ważne funkcje za pomocą objaśnień globalnych.
Listę ważnych składników można również przesłać, przesyłając plik JSON. Watson OpenScale udostępnia przykładowe fragmenty kodu, których można użyć do przesłania pliku JSON. Więcej informacji na ten temat zawiera sekcja fragmentach kodu ważności funkcji.
Ustaw wielkość próby
Watson OpenScale wykorzystuje przykładowe wielkości, aby zrozumieć, w jaki sposób przetwarzać liczbę transakcji, które są wartościowane podczas wartościowania. Należy ustawić minimalną wielkość przykładową, aby wskazać najmniejszą liczbę transakcji, które mają być wartościowane przez Watson OpenScale . Można również ustawić maksymalną wielkość próbki, aby wskazać maksymalną liczbę transakcji, które mają być wartościowane przez Watson OpenScale .