以前は、CSVファイルのフォルダーに基づくtraining-datasetという名前の表形式のデータセットを使用してトレーニングされたモデルをデプロイしました。
時間の経過とともに、モデルによって生成された特徴と予測ラベルを、毎月のCSVファイルを含むフォルダーに収集しました。推論データを含むフォルダーに基づいて、2つの表形式のデータセットを作成しました。1つはpredictionsという名前で、予測ラベルを含むトレーニングデータと完全に一致するスキーマを持つデータセットです。もう1つの名前付き機能-すべての機能列と、日、月、年を含むファイル名に基づくタイムスタンプ列を含むスキーマを持つデータセット。
モデルがトレーニングされてからの特徴データの変化する傾向を特定するには、データドリフトモニターを作成する必要があります。これを実現するには、データドリフトモニターに必要なデータセットを定義する必要があります。
データドリフトモニターを構成するには、どのデータセットを使用する必要がありますか？答えるには、適切なデータセットを正しいデータドリフトモニターオプションにドラッグします。各ソースは、1回使用することも、複数回使用することも、まったく使用しないこともできます。コンテンツを表示するには、ペイン間で分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注：正しい選択はそれぞれ1ポイントの価値があります。