Evidently Al

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工具介绍:Evidently Al 是一个开源的机器学习模型监测和测试平台,它可以帮助您分析和改进您的模型性能。它可以让您轻松地创建交互式的可视化报告,展示您的模型在验证和预测期间的表现,以及数据漂移的情况。

收录时间:
2024-01-21

Evidently Al简介

Evidently Al 是一个开源的机器学习模型监测和测试平台,它可以帮助您分析和改进您的模型性能。它可以让您轻松地创建交互式的可视化报告,展示您的模型在验证和预测期间的表现,以及数据漂移的情况。您可以使用 Evidently 这个开源 Python 库来生成 Evidently Al 大模型所需的 JSON 配置文件,然后在 Evidently Al 大模型的网站上上传和查看您的报告。

Evidently Al 大模型支持 6 种不同类型的报告,分别是:

1、数据漂移报告:检测您的数据是否发生了变化,以及这些变化是否影响了您的模型性能。

2、分类模型性能报告:评估您的分类模型的准确性、召回率、精确度、F1 分数等指标,以及混淆矩阵、ROC 曲线、PR 曲线等图表。

3、回归模型性能报告:评估您的回归模型的均方误差、均方根误差、平均绝对误差、R2 分数等指标,以及残差分布、预测误差、预测区间等图表。

4、分类模型监控报告:监控您的分类模型在生产环境中的表现,检测是否有异常或下降的趋势,以及影响因素的分析。

5、回归模型监控报告:监控您的回归模型在生产环境中的表现,检测是否有异常或下降的趋势,以及影响因素的分析。

6、代理模型报告:使用一个简单的代理模型来解释您的复杂模型的预测结果,以及特征重要性的分析。

Evidently Al 大模型是一个强大而易用的工具,它可以帮助您更好地理解和优化您的机器学习模型,提高您的数据科学项目的质量和效率。

 

Evidently Al

Evidently Al 大模型的发展历程

1、萌芽期:Evidently Al 大模型的雏形是 Evidently 这个开源 Python 库,它于 2020 年 10 月发布,由 Evidently AI 这个初创公司开发。 Evidently 库可以让用户使用简单的代码来生成交互式的可视化报告,展示他们的模型在验证和预测期间的表现,以及数据漂移的情况。

2、探索期:Evidently Al 大模型的探索期是在 2021 年 6 月到 2022 年 3 月之间,这段时间内,Evidently AI 团队不断地改进和扩展 Evidently 库的功能,增加了更多的报告类型,如分类模型性能报告、回归模型性能报告、分类模型监控报告、回归模型监控报告和代理模型报告。同时,他们也开始开发 Evidently Al 大模型的网站,让用户可以在网页上上传和查看他们的报告,而不需要安装任何软件或库。

3、迅猛发展期:Evidently Al 大模型的迅猛发展期是从 2022 年 4 月开始的,这时候,Evidently Al 大模型的网站正式上线,引起了业界的广泛关注和好评。 Evidently Al 大模型的网站不仅提供了 Evidently 库的所有功能,还增加了一些新的特色,如:

  • 支持多种数据格式,如 csv, json, parquet 等;
  • 支持多种模型格式,如 sklearn, xgboost, pytorch, tensorflow 等;
  • 支持多种模态,如文本、图像、音频、视频等;
  • 支持多种语言,如英语、中文、日语、法语等;
  • 支持多种交互方式,如语音、手势、眼神等;
  • 支持多种应用场景,如金融、医疗、教育、娱乐等。

Evidently Al 大模型的网站迅速成为了机器学习领域的热门平台,吸引了数百万的用户和合作伙伴,为他们提供了一个方便、高效、智能的机器学习模型仪表板。

Evidently Al 大模型的使用方法

  • 安装 evidently 和 jupyter nbextension 包,以及其他需要的库,如 pandas, sklearn 等。
  • 导入 evidently 的模块,如 Dashboard, Report, TestSuite 等。
  • 准备数据集,可以是 pandas.DataFrame 或 csv 文件,分为参考数据和当前数据。
  • 定义列映射,指定目标列,预测列,数值特征列,类别特征列等。
  • 选择想要生成的报告类型,如数据漂移报告,回归模型性能报告等,或者自定义报告的指标和可视化。
  • 调用 calculate 方法,传入数据集和列映射,计算报告所需的指标和图表。
  • 调用 save 方法,将报告保存为 HTML 文件,或者导出为 JSON 或 Python 字典。
  • 在 Jupyter notebook 中查看或下载报告,或者在 Evidently Al 大模型的网站上上传和查看报告。

数据评估

Evidently Al浏览人数已经达到447,如你需要查询该站的相关权重信息,可以通过第三方来进行查询,比如爱站、5118数据、chinaz等;更多网站价值评估因素如:该网站的访问速度、搜索引擎收录以及索引量、用户体验等;当然要评估一个站的价值,最主要还是需要根据您自身的需求以及需要,一些确切的数据则需要找该网站的站长进行洽谈提供。如该站的IP、PV、跳出率等!

关于Evidently Al特别声明

本站新媒派提供的该工具内容都来源于网络,不保证外部链接的准确性和完整性,同时,对于该外部链接的指向,不由新媒派实际控制,在2024年1月21日 下午2:55收录时,该网页上的内容,都属于合规合法,后期网页的内容如出现违规,可以直接联系网站管理员进行删除,新媒派不承担任何责任。

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