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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
- 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。
- 该工具可以生成详细的HTML报告，便于可视化漂移模式。
- 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。
- 使用KS检验和Evidently库可以有效监控数据漂移。
- DriftMonitor类用于检测参考数据与当前数据之间的漂移。
- 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。
- generate_report方法用于生成详细的HTML漂移报告。
- get_alerts方法可以获取历史记录中超过阈值的所有警报。
- summary方法提供监控历史的汇总统计信息。
- 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。
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