特徴量ドリフト分析のための CloudWatch メトリクス - Amazon SageMaker AI

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特徴量ドリフト分析のための CloudWatch メトリクス

このガイドでは、SageMaker Clarify の特徴量属性ドリフト分析に使用できる CloudWatch メトリクスとそのプロパティについて説明します。特徴量属性ドリフトモニタリングジョブは、次の 2 種類のメトリクスを計算して公開します。

  • 各特徴量のグローバル SHAP 値。

    注記

    このメトリクスの名前は、ジョブ分析設定で指定された特徴量名を feature_ に追加します。例えば、feature_X は特徴量のグローバル SHAP 値 X です。

  • メトリクスの ExpectedValue 。

これらのメトリクスは次の CloudWatch 名前空間に公開されます。

  • リアルタイムエンドポイントの場合: aws/sagemaker/Endpoints/explainability-metrics

  • バッチ変換ジョブの場合: aws/sagemaker/ModelMonitoring/explainability-metrics

各メトリクスには次のプロパティがあります。

  • Endpoint: モニタリング対象のエンドポイントの名前 (該当する場合)。

  • MonitoringSchedule: モニタリングジョブのスケジュールの名前。

  • ExplainabilityMethod: シャープレイ値の計算に使用されるメソッドｚ。KernelShap を選択してください。

  • Label: ジョブ分析設定によって提供される名前 label_headers 、または label0 のようなプレースホルダー。

  • ValueType: メトリクスによって返される値のタイプ。[GlobalShapValues] または [ExpectedValue] のいずれかを選択します。

モニタリングジョブがメトリクスを公開しないようにするには、モデル説明可能性ジョブ 定義の Environment マップで publish_cloudwatch_metrics を Disabled に設定します。