Evidently AI是一个开源的Python库,用于创建交互式可视化报告、仪表板和JSON配置文件,有助于在验证和预测期间分析机器学习模型。它可以创建6种不同类型的报告,这些报告与数据漂移、分类或回归的模型性能等有关。[3]

Evidently AI的主要功能包括:

  • 模型质量评估:评估机器学习模型的质量,并超越总体性能,发现其失败的位置。
  • 数据漂移:运行统计测试以比较输入特征分布,并可视化探索漂移。
  • 目标漂移:了解模型预测和目标行为随时间变化的情况。
  • 数据质量:获取数据健康状况的快照,并深入探索特征行为和统计属性。
  • 作为仪表板:在笔记本中生成交互式报告或将其导出为HTML文件。用于视觉评估、调试和与团队共享。
  • 作为流程的一部分:将数据和模型检查作为流程的一部分运行。与Mlflow或Airflow等工具集成,以安排测试并记录结果。
  • 作为监视服务:从部署的ML服务中收集模型质量指标。目前通过与Prometheus和Grafana的集成进行工作。[0][3]

Evidently AI采用模块化方法,具有3个接口,共享度量功能,可帮助评估、测试和监视从验证到生产的机器学习模型的性能。它适用于表格和文本数据。[1]

Evidently AI

数据统计

数据评估

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