Schema für Verstöße (Datei constraint_violations.json)

Die Datei der Verstöße wird als Ausgabe einer MonitoringExecution generiert, die die Ergebnisse der Auswertung der Einschränkungen (die in der Datei constraints.json angegeben sind) für das aktuelle Dataset auflistet, das analysiert wurde. Der vorgefertigte Container von Amazon SageMaker Model Monitor bietet die folgenden Verstoßprüfungen.

{
    "violations": [{
      "feature_name" : "string",
      "constraint_check_type" :
              "data_type_check",
            | "completeness_check",
            | "baseline_drift_check",
            | "missing_column_check",
            | "extra_column_check",
            | "categorical_values_check"
      "description" : "string"
    }]
}

Überwachte Arten von Verstößen
Typ der Verstoßprüfung	Beschreibung
data_type_check	Wenn die Datentypen in der aktuellen Ausführung nicht mit denen des Basis-Datasets übereinstimmen, wird diese Verletzung gekennzeichnet. Während des Basisschritts schlagen die generierten Einschränkungen den abgeleiteten Datentyp für jede Spalte vor. Der Parameter monitoring_config.datatype_check_threshold kann aktiviert werden, sodass der Schwellenwert angepasst wird, wenn er als Verletzung gekennzeichnet wird.
completeness_check	Wenn die in der aktuellen Ausführung beobachtete Vollständigkeit (% der Nicht-Null-Elemente) den Schwellenwert überschreitet, der in der pro Funktion angegebenen Vollständigkeitsschwelle angegeben ist, wird diese Verletzung gekennzeichnet. Während des Baseline-Schritts schlagen die generierten Einschränkungen einen Vollständigkeitswert vor.
baseline_drift_check	Wenn der berechnete Verteilungsabstand zwischen dem aktuellen und dem Baseline-Dataset größer als der in monitoring_config.comparison_threshold angegebene Schwellenwert ist, wird diese Verletzung gekennzeichnet.
missing_column_check	Wenn die Anzahl der Spalten im aktuellen Dataset kleiner als die Anzahl im Basis-Dataset ist, wird diese Verletzung gekennzeichnet.
extra_column_check	Wenn die Anzahl der Spalten im aktuellen Dataset größer als die Anzahl in der Baseline ist, wird diese Verletzung gekennzeichnet.
categorical_values_check	Wenn im aktuellen Dataset mehr unbekannte Werte vorhanden sind als im Basis-Dataset, wird diese Verletzung gekennzeichnet. Dieser Wert wird durch den Schwellenwert in monitoring_config.domain_content_threshold bestimmt.