As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
O contêiner pré-construído do Amazon SageMaker Model Monitor calcula estatísticas por coluna/recurso. As estatísticas são calculadas para o conjunto de dados da linha de base e também para o conjunto de dados atual que está sendo analisado.
{
"version": 0,
# dataset level stats
"dataset": {
"item_count": number
},
# feature level stats
"features": [
{
"name": "feature-name",
"inferred_type": "Fractional" | "Integral",
"numerical_statistics": {
"common": {
"num_present": number,
"num_missing": number
},
"mean": number,
"sum": number,
"std_dev": number,
"min": number,
"max": number,
"distribution": {
"kll": {
"buckets": [
{
"lower_bound": number,
"upper_bound": number,
"count": number
}
],
"sketch": {
"parameters": {
"c": number,
"k": number
},
"data": [
[
num,
num,
num,
num
],
[
num,
num
][
num,
num
]
]
}#sketch
}#KLL
}#distribution
}#num_stats
},
{
"name": "feature-name",
"inferred_type": "String",
"string_statistics": {
"common": {
"num_present": number,
"num_missing": number
},
"distinct_count": number,
"distribution": {
"categorical": {
"buckets": [
{
"value": "string",
"count": number
}
]
}
}
},
#provision for custom stats
}
]
}Observe o seguinte:
-
Os contêineres pré-criados calculam o esboço KLL
, que é um esboço de quantias compactas. -
Por padrão, materializamos a distribuição em 10 buckets. Isso não é configurável no momento.
