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モデルモニター関数

MODEL_MONITOR_DRIFT_METRIC

モデルモニター からドリフトメトリクスを取得します。各モデルモニターは1つの機械学習モデルをモニターします。

こちらもご参照ください。

詳細については、 モニタリング結果のクエリ をご参照ください。

構文

MODEL_MONITOR_DRIFT_METRIC(
  <model_monitor_name>, <drift_metric_name>, <column_name>
  [ , <granularity> [ , <start_time>  [ , <end_time> ] ] ]
)
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引数

必須：

model_monitor_name

メトリックの計算に使用したモデルモニターの名前。

有効な値: モデルモニター名の文字列。単純な名前でも完全修飾名でもかまいません。

drift_metric_name

メトリックの名前。

有効な値:

  • 'JENSEN_SHANNON'

  • 'DIFFERENCE_OF_MEANS'

  • 'WASSERSTEIN'

column_name

ドリフトの計算に使用する列の名前。

有効な値: モデルモニター内の特徴列、予測列、または実際列として存在する任意の文字列。

オプション：

granularity

クエリされる時間範囲の粒度。デフォルト値は 1 DAY です。

有効な値:

  • '<数値> DAY'

  • '<数値> WEEK'

  • '<数値> MONTH'

  • '<数値> QUARTER'

  • '<数値> YEAR'

  • 'ALL'

  • NULL

start_time

メトリックの計算に使用される時間範囲の開始時刻。デフォルト値は現在時刻の60日前で、関数を呼び出すたびに計算されます。

有効な値: タイムスタンプ式または NULL。

end_time

メトリックの計算に使用される時間範囲の終了時刻。デフォルト値は現在時刻で、関数を呼び出すたびに計算されます。

有効な値: タイムスタンプ式または NULL。

戻り値

列

説明

値の例

EVENT_TIMESTAMP

時間範囲の開始時のタイムスタンプ。

2024-01-01 00:00:00.000

METRIC_VALUE

指定された時間範囲内のメトリックの値。

5

COL_COUNT_USED

メトリックの計算に使用されたレコード数。

100

COL_COUNT_UNUSED

メトリック計算から除外されたレコード数。

10

BASELINE_COL_COUNT_USED

メトリックの計算に使用されたレコード数。

10

BASELINE_COL_COUNT_UNUSED

メトリック計算から除外されたレコード数。

0

METRIC_NAME

計算されたドリフトメトリックの名前。

DIFFERENCE_OF_MEANS

COLUMN_NAME

ドリフトメトリックが計算された列の名前。

FEATURE_NAME

使用上の注意

ドリフトメトリックを計算するためには、モデルモニターにベースラインが設定されている必要があります。

次の場合、エラーが発生する可能性があります。

  • モデルモニターにベースラインを設定しない。

  • 非数値フィーチャーに対する数値ドリフトメトリックをリクエスト。

  • モデルモニターに存在しないドリフトメトリックを使用する。

例

次の例では、 MY_MONITOR の1日の差の平均ドリフトメトリックを取得します。

SELECT * FROM TABLE(MODEL_MONITOR_DRIFT_METRIC(
'MY_MONITOR', 'DIFFERENCE_OF_MEANS', 'MODEL_PREDICTION', '1 DAY', TO_TIMESTAMP_TZ('2024-01-01'), TO_TIMESTAMP_TZ('2024-01-02'))
)
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次の例では、 MY_MONITOR の過去30日間のジェンセンシャノンのドリフトメトリックを取得します。

SELECT * FROM TABLE(MODEL_MONITOR_DRIFT_METRIC(
'MY_MONITOR', 'JENSEN_SHANNON', 'MODEL_PREDICTION', '1 DAY', DATEADD('DAY', -30, CURRENT_DATE()), CURRENT_DATE())
)
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言語: 日本語