As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Conjuntos de dados sintéticos SageMaker O Clarify usa o algoritmo Kernel SHAP. Com base em um registro (também chamado de amostra ou instância) e na configuração SHAP, o explicador primeiro gera um conjunto de dados sintético. SageMaker Em seguida, o Clarify consulta o contêiner do modelo para obter as previsões do conjunto de dados e, em seguida, computa e retorna as atribuições do recurso. O tamanho do conjunto de dados sintéticos afeta o runtime do explicador Clarify. Conjuntos de dados sintéticos maiores levam mais tempo para obter as predições de modelo do que conjuntos menores. O tamanho do conjunto de dados sintéticos é determinado pela seguinte fórmula: ``` Synthetic dataset size = SHAP baseline size * n_samples ``` O tamanho da linha de base do SHAP é o número de registros nos dados da linha de base do SHAP. Essas informações são retiradas do `ShapBaselineConfig`. O tamanho de `n_samples` é definido pelo parâmetro `NumberOfSamples` na configuração do explicador e pelo número de atributos. Se o número de atributos for `n_features`, então `n_samples` é o seguinte: ``` n_samples = MIN(NumberOfSamples, 2^n_features - 2) ``` O seguinte mostra `n_samples` se não `NumberOfSamples` é fornecido: ``` n_samples = MIN(2*n_features + 2^11, 2^n_features - 2) ``` Por exemplo, um registro tabular com 10 atributos tem um tamanho de linha de base SHAP de 1. Se não `NumberOfSamples` for fornecido, o conjunto de dados sintético contém 1.022 registros. Se o registro tiver 20 atributos, o conjunto de dados sintético conterá 2.088 registros. Para problemas de PNL, `n_features` é igual ao número de atributos não textuais mais o número de unidades de texto. **nota** A API `InvokeEndpoint` tem um limite de tempo limite de solicitação. Se o conjunto de dados sintéticos for muito grande, o explicador pode não conseguir concluir o cálculo dentro desse limite. Se necessário, use as informações anteriores para entender e reduzir o tamanho da linha de base do SHAP e `NumberOfSamples`. Se o contêiner do modelo estiver configurado para lidar com solicitações em lote, você também poderá ajustar o valor de `MaxRecordCount`.