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バイアスドリフトジョブは、ベースライン設定によって提供されるベースラインの制約を、現在の MonitoringExecution の分析結果と照らし合わせて評価します。違反が検出されると、ジョブはその違反を実行出力場所の constraint_violations.json ファイルに一覧表示し、実行ステータスを 結果の解釈 としてマークします。
バイアスドリフト違反ファイルのスキーマは次のとおりです。
-
facet— モニタリングジョブ分析設定ファセットname_or_indexによって提供されるファセットの名前。 -
facet_value— モニタリングジョブ分析設定ファセットvalue_or_thresholdによって提供されるファセットの値。 -
metric_name— バイアスメトリクスのショートネーム。例えば、「CI」はクラスの不均衡を表します。トレーニング前の各バイアスメトリックの略称については、「トレーニング前のバイアスメトリクス」を参照してください。トレーニング後の各バイアスメトリックの短縮名については、「トレーニング済みデータのメトリクスとモデルのバイアスのメトリクス」を参照してください。 -
constraint_check_type— モニタリング対象の違反のタイプ。現在は、bias_drift_checkのみがサポートされます。 -
description— 違反を説明する説明メッセージ。
{
"version": "1.0",
"violations": [{
"facet": "string",
"facet_value": "string",
"metric_name": "string",
"constraint_check_type": "string",
"description": "string"
}]
}バイアスメトリクスは、分布の平等度を測定するために使用されます。値がゼロに近いほど、分布のバランスが取れていることを示します。ジョブ分析結果ファイル (analysis.json) 内のバイアスメトリクスの値が、ベースライン制約ファイル内の対応する値よりも悪い場合、違反が記録されます。例えば、DPPL バイアスメトリクスのベースライン制約が 0.2 で、分析結果が 0.1 の場合、0.1 は 0.2 より 0 に近いため違反は記録されません。ただし、分析結果が -0.3 であれば、ベースライン制約の 0.2 より 0 から離れているため、違反が記録されます。
{
"version": "1.0",
"violations": [{
"facet": "Age",
"facet_value": "40",
"metric_name": "CI",
"constraint_check_type": "bias_drift_check",
"description": "Value 0.0751544567666083 does not meet the constraint requirement"
}, {
"facet": "Age",
"facet_value": "40",
"metric_name": "DPPL",
"constraint_check_type": "bias_drift_check",
"description": "Value -0.0791244970125596 does not meet the constraint requirement"
}]
}