DataDriftDetector 클래스

지정된 시작 및 종료 날짜에 대해 백필 작업을 실행합니다.

데이터 드리프트 백필 실행에 대한 자세한 내용은 https://aka.ms/datadrift 참조하세요.

참고: 백필은 데이터 세트 기반 DataDriftDetector 개체에서만 지원됩니다.

backfill(start_date, end_date, compute_target=None, create_compute_target=False)

매개 변수

반환

기준 테이블 형식 데이터 세트 및 대상 시계열 데이터 세트에서 새 DataDriftDetector 개체를 만듭니다.

static create_from_datasets(workspace, name, baseline_dataset, target_dataset, compute_target=None, frequency=None, feature_list=None, alert_config=None, drift_threshold=None, latency=None)

매개 변수

반환

예외

설명

데이터 세트 기반 DataDriftDetectors를 사용하면 TabularDataset기준 데이터 세트와 시계열 데이터 세트여야 하는 대상 데이터 세트 간의 데이터 드리프트를 계산할 수 있습니다. 시계열 데이터 세트는 단순히 fine_grain_timestamp 속성이 있는 TabularDataset. 그런 다음 DataDriftDetector는 임시 또는 예약된 작업을 실행하여 대상 데이터 세트가 기준 데이터 세트에서 드리프트되었는지 확인할 수 있습니다.

   from azureml.core import Workspace, Dataset
   from azureml.datadrift import DataDriftDetector

   ws = Workspace.from_config()
   baseline = Dataset.get_by_name(ws, 'my_baseline_dataset')
   target = Dataset.get_by_name(ws, 'my_target_dataset')

   detector = DataDriftDetector.create_from_datasets(workspace=ws,
                                                     name="my_unique_detector_name",
                                                     baseline_dataset=baseline,
                                                     target_dataset=target,
                                                     compute_target_name='my_compute_target',
                                                     frequency="Day",
                                                     feature_list=['my_feature_1', 'my_feature_2'],
                                                     alert_config=AlertConfiguration(email_addresses=['user@contoso.com']),
                                                     drift_threshold=0.3,
                                                     latency=1)

DataDriftDetector 개체에 대한 일정을 삭제합니다.

delete(wait_for_completion=True)

매개 변수

DataDriftDetector 개체에 대한 일정을 사용하지 않도록 설정합니다.

disable_schedule(wait_for_completion=True)

매개 변수

데이터 세트 기반 DataDriftDetector 작업을 실행하는 일정을 만듭니다.

enable_schedule(create_compute_target=False, wait_for_completion=True)

매개 변수

지정된 작업 영역 및 이름에 대한 고유한 DataDriftDetector 개체를 검색합니다.

static get_by_name(workspace, name)

매개 변수

반환

지정된 기간 동안 특정 DataDriftDetector에 대한 드리프트 결과 및 메트릭의 튜플을 가져옵니다.

get_output(start_time=None, end_time=None, run_id=None)

매개 변수

반환

설명

이 메서드는 실행 유형(임시 실행, 예약된 실행 및 백필 실행)에 따라 시간 창 또는 실행 ID에 대한 드리프트 결과 및 메트릭의 튜플을 반환합니다.

• 임시 실행 결과를 검색하려면 한 가지 방법만 있습니다. 유효한 GUID여야 합니다.

• 예약된 실행을 검색하고 실행 결과를 백필하려면 유효한 GUID를 run_id 할당하거나 특정 start_time 및/또는 end_time(포함)를 할당하는 동시에 run_id 없음으로 유지하는 두 가지 방법이 있습니다.

• run_id, start_time및 end_time 동일한 메서드 호출에서 None이 아니면 매개 변수 유효성 검사 예외가 발생합니다.

참고:start_time 매개 변수와 end_time 매개 변수 또는 run_id 매개 변수 중 하나를 지정하지만 둘 다 지정하지는 않습니다.

동일한 대상 날짜에 대해 여러 결과가 있을 수 있습니다(대상 날짜는 데이터 세트 기반 드리프트의 대상 데이터 세트 시작 날짜를 의미). 따라서 중복 결과를 식별하고 처리해야 합니다. 데이터 세트 기반 드리프트의 경우 결과가 동일한 대상 날짜에 대한 경우 중복된 결과입니다. get_output 메서드는 중복된 결과를 항상 최신 생성된 결과를 선택하는 규칙으로 중복된 결과를 제거합니다.

get_output 메서드는 start_timeend_time(경계 포함) 사이의 특정 시간 범위에서 예약된 실행의 모든 출력 또는 부분 출력을 검색하는 데 사용할 수 있습니다. run_id지정하여 개별 임시 결과를 제한할 수도 있습니다.

다음 지침을 사용하여 get_output 메서드에서 반환된 결과를 해석할 수 있습니다.

• 필터링 원칙은 "겹침"입니다. 실제 결과 시간(데이터 세트 기반: 대상 데이터 세트 [시작 날짜, 종료 날짜])과 지정된 [start_time, end_time] 사이에 겹치는 경우 결과가 선택됩니다.

• 드리프트 계산이 해당 날짜에 대해 여러 번 실행되었기 때문에 한 대상 날짜에 대해 여러 출력이 있는 경우 기본적으로 최신 출력만 선택됩니다.

• 여러 형식의 데이터 드리프트 인스턴스가 있는 경우 결과 내용이 다양할 수 있습니다.

데이터 세트 기반 결과의 경우 출력은 다음과 같습니다.

   results : [{'drift_type': 'DatasetBased',
               'result':[{'has_drift': True, 'drift_threshold': 0.3,
                          'start_date': '2019-04-03', 'end_date': '2019-04-04',
                          'base_dataset_id': '4ac144ef-c86d-4c81-b7e5-ea6bbcd2dc7d',
                          'target_dataset_id': '13445141-aaaa-bbbb-cccc-ea23542bcaf9'}]}]
   metrics : [{'drift_type': 'DatasetBased',
               'metrics': [{'schema_version': '0.1',
                            'start_date': '2019-04-03', 'end_date': '2019-04-04',
                            'baseline_dataset_id': '4ac144ef-c86d-4c81-b7e5-ea6bbcd2dc7d',
                            'target_dataset_id': '13445141-aaaa-bbbb-cccc-ea23542bcaf9'
                            'dataset_metrics': [{'name': 'datadrift_coefficient', 'value': 0.53459}],
                            'column_metrics': [{'feature1': [{'name': 'datadrift_contribution',
                                                              'value': 288.0},
                                                             {'name': 'wasserstein_distance',
                                                              'value': 4.858040000000001},
                                                             {'name': 'energy_distance',
                                                              'value': 2.7204799576545313}]}]}]}]

지정된 작업 영역 및 선택적 데이터 세트에 대한 DataDriftDetector 개체 목록을 가져옵니다.

참고:workspace 매개 변수만 전달하면 작업 영역에 정의된 모든 DataDriftDetector 개체가 반환됩니다.

static list(workspace, baseline_dataset=None, target_dataset=None)

매개 변수

반환

단일 시점 데이터 드리프트 분석을 실행합니다.

run(target_date, compute_target=None, create_compute_target=False, feature_list=None, drift_threshold=None)

매개 변수

반환

지정된 시간 범위에서 데이터 드리프트 추세를 표시합니다.

기본적으로 이 메서드는 가장 최근의 10개 주기를 보여 줍니다. 예를 들어 빈도가 일인 경우 가장 최근 10일이 됩니다. 빈도가 주인 경우 가장 최근 10주가 됩니다.

show(start_time=None, end_time=None)

매개 변수

반환

DataDriftDetector 개체와 연결된 일정을 업데이트합니다.

선택적 매개 변수 값은 None설정할 수 있으며, 그렇지 않으면 기존 값으로 기본 설정됩니다.

update(compute_target=Ellipsis, feature_list=Ellipsis, schedule_start=Ellipsis, alert_config=Ellipsis, drift_threshold=Ellipsis, wait_for_completion=True)

매개 변수

반환

DataDriftDetector 개체에 대한 경고 구성을 가져옵니다.

반환

DataDriftDetector 개체와 연결된 기준 데이터 세트를 가져옵니다.

반환

DataDriftDetector 개체에 연결된 컴퓨팅 대상을 가져옵니다.

반환

DataDriftDetector 개체의 드리프트 임계값을 가져옵니다.

반환

DataDriftDetector의 형식을 가져옵니다. 'DatasetBased'는 현재 지원되는 유일한 값입니다.

반환

DataDriftDetector 개체를 사용할 수 있는지 여부를 나타내는 부울 값을 가져옵니다.

반환

DataDriftDetector 개체에 대해 허용 목록에 추가된 기능 목록을 가져옵니다.

반환

DataDriftDetector 일정의 빈도를 가져옵니다.

반환

DataDriftDetector 일정의 간격을 가져옵니다.

반환

DataDriftDetector 일정 작업의 대기 시간을 시간 단위로 가져옵니다.

반환

DataDriftDetector 개체의 이름을 가져옵니다.

반환

일정의 시작 시간을 가져옵니다.

반환

DataDriftDetector 일정의 상태를 표시합니다.

반환

DataDriftDetector 개체와 연결된 대상 데이터 세트를 가져옵니다.

반환

DataDriftDetector 개체의 작업 영역을 가져옵니다.

반환