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Verstöße gegen Bias Drift

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Verstöße gegen Bias Drift - Amazon SageMaker KI

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Bei Bias-Drift-Jobs werden die durch die Basiskonfiguration bereitgestellten Basisbeschränkungen mit den aktuellen MonitoringExecution Analyseergebnissen verglichen. Wenn Verstöße festgestellt werden, listet der Job sie in der Datei constraint_violations.json im Ausgabeverzeichnis der Ausführung auf und markiert den Ausführungsstatus als Interpretieren von Ergebnissen.

Hier ist das Schema der Datei Bias Drift Violations.

  • facet – Der Name der Facette, der von der Konfigurationsfacette name_or_index für die Analyse des Monitoring-Aufträge bereitgestellt wird.

  • facet_value – Der Wert der Facette, bereitgestellt durch die Konfigurationsfacette value_or_threshold zur Analyse des Monitoring-Aufträge.

  • metric_name – Der Kurzname der Bias-Metrik. Zum Beispiel „CI“ für Klassenungleichgewicht. Unter Messwerte zu Verzerrungen vor dem Training finden Sie die Kurzbezeichnungen der einzelnen Messwerte für Verzerrungen vor dem Training und Daten und Modellverzerrungsmetriken nach dem Training für die Kurzbezeichnungen der einzelnen Messgrößen nach dem Training.

  • constraint_check_type – Die Art des überwachten Verstoßes. Derzeit wird nur bias_drift_check unterstützt.

  • description – Eine beschreibende Nachricht zur Erläuterung des Verstoßes.

{ "version": "1.0", "violations": [{ "facet": "string", "facet_value": "string", "metric_name": "string", "constraint_check_type": "string", "description": "string" }] }

Eine Bias-Metrik wird verwendet, um den Grad der Gleichheit in einer Verteilung zu messen. Ein Wert nahe Null gibt an, dass die Verteilung ausgewogener ist. Wenn der Wert einer Bias-Metrik in der Ergebnisdatei der Auftragsanalyse (analysis.json) schlechter ist als der entsprechende Wert in der Datei mit den Basiseinschränkungen, wird ein Verstoß protokolliert. Wenn beispielsweise die Basiseinschränkung für die DPPL-Bias-Metrik lautet und das Analyseergebnis lautet 0.2, wird kein Verstoß protokolliert 0.1, da 0.1 der Wert näher an 0 als 0.2 liegt. Wenn das Analyseergebnis -0.3 ist, wird ein Verstoß protokolliert, da er weiter von 0 der Basiseinschränkung von 0.2 entfernt ist.

{ "version": "1.0", "violations": [{ "facet": "Age", "facet_value": "40", "metric_name": "CI", "constraint_check_type": "bias_drift_check", "description": "Value 0.0751544567666083 does not meet the constraint requirement" }, { "facet": "Age", "facet_value": "40", "metric_name": "DPPL", "constraint_check_type": "bias_drift_check", "description": "Value -0.0791244970125596 does not meet the constraint requirement" }] }
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