Infracciones de desviación de atribución de características del modelo - Amazon SageMaker

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Infracciones de desviación de atribución de características del modelo

Los trabajos de desviación de atribución de características evalúan las restricciones de referencia proporcionadas por la configuración de referencia en comparación con los resultados del análisis de la MonitoringExecution actual. Si se detectan infracciones, el trabajo las incluye en el archivo constraint_violations.json de la ubicación de salida de la ejecución y marca el estado de la ejecución como Interpretación de los resultados.

Este es el esquema del archivo de infracciones por desviación de la atribución de características.

  • label: el nombre de la etiqueta, la configuración del análisis del trabajo label_headers o un marcador de posición, por ejemplo "label0".

  • metric_name: el nombre del método de análisis de explicabilidad. En la actualidad, solo se admite shap.

  • constraint_check_type: el tipo de infracción supervisada. En la actualidad, solo se admite feature_attribution_drift_check.

  • description: un mensaje descriptivo para explicar la infracción.

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

Para cada etiqueta de la explanations sección, los trabajos de supervisión calculan la DCGpuntuación n de sus SHAP valores globales en el archivo de restricciones de referencia y en el archivo de resultados del análisis del trabajo (analysis.json). Si la puntuación es inferior a 0,9, se registra una infracción. Se evalúa el SHAP valor global combinado, por lo que no hay “feature” campos en la entrada de infracción. El siguiente resultado proporciona un ejemplo de varias infracciones registradas.

{
    "version": "1.0",
    "violations": [{
        "label": "label0",
        "metric_name": "shap",
        "constraint_check_type": "feature_attribution_drift_check",
        "description": "Feature attribution drift 0.7639720923277322 exceeds threshold 0.9"
    }, {
        "label": "label1",
        "metric_name": "shap",
        "constraint_check_type": "feature_attribution_drift_check",
        "description": "Feature attribution drift 0.7323763972092327 exceeds threshold 0.9"
    }]
}