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如何在本地构建端到端的机器学习平台：从实验跟踪到持续集成/持续交付
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原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了Evidently工具用于模型监控的功能，包括检测训练数据与生产数据之间的数据漂移、生成HTML报告、跟踪漂移变化并在漂移超过阈值时发出警报。通过KS检验和Evidently库，可以有效监控数据漂移并生成详细报告。
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关键要点
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Evidently工具用于模型监控，能够检测训练数据与生产数据之间的数据漂移。
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该工具可以生成详细的HTML报告，便于可视化漂移模式。
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监控工具可以跟踪漂移变化，并在漂移超过设定阈值时发出警报。
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使用KS检验和Evidently库可以有效监控数据漂移。
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DriftMonitor类用于检测参考数据与当前数据之间的漂移。
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可以通过check_drift方法检查当前数据的漂移情况，并返回漂移结果。
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generate_report方法用于生成详细的HTML漂移报告。
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get_alerts方法可以获取历史记录中超过阈值的所有警报。
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summary方法提供监控历史的汇总统计信息。
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模拟不同场景以演示漂移检测的效果，包括相似数据、欺诈激增、金额膨胀和时间偏移等情况。
❓
延伸问答
Evidently工具如何监控数据漂移？
Evidently工具通过检测训练数据与生产数据之间的数据漂移，生成HTML报告，并在漂移超过阈值时发出警报。
如何生成Evidently的HTML报告？
可以使用generate_report方法生成详细的HTML漂移报告，该报告便于可视化漂移模式。
什么是KS检验，它在数据漂移监控中有什么作用？
KS检验是一种轻量级的统计方法，用于检测参考数据与当前数据之间的漂移，确保即使Evidently无法生成报告，仍能进行漂移检测。
如何检查当前数据的漂移情况？
可以通过DriftMonitor类的check_drift方法检查当前数据的漂移情况，并返回漂移结果。
Evidently工具如何处理漂移超过阈值的情况？
当漂移超过设定阈值时，Evidently工具会发出警报，提醒用户注意数据的变化。
如何获取历史漂移警报？
可以使用get_alerts方法获取历史记录中超过阈值的所有警报。
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