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datadriftdetector Modul

Enthält Kernfunktionen zum Erkennen von Datenabweichungen zwischen zwei Datasets in Azure Machine Learning.

Die Datenabweichung wird durch Datasets oder Bereitstellungen gemessen und basiert auf der Dataset-API.

Klassen

DataDriftDetector

Definiert einen Datenabweichungsmonitor, der zum Ausführen von Datenabweichungsaufträgen in Azure Machine Learning verwendet werden kann.

Mit der DataDriftDetector-Klasse können Sie die Abweichung zwischen einem bestimmten Basis- und Zieldatensatz identifizieren. Ein DataDriftDetector-Objekt wird in einem Arbeitsbereich erstellt, indem entweder die Basisplan- und Zieldatensätze direkt angegeben werden. Weitere Informationen finden Sie unter https://aka.ms/datadrift.

Datadriftdetector-Konstruktor.

Der DataDriftDetector-Konstruktor wird verwendet, um eine Clouddarstellung eines DataDriftDetector-Objekts abzurufen, das dem bereitgestellten Arbeitsbereich zugeordnet ist.