Evidently是一个用于AI机器学习模型监测与测试的开源Python库。它可以生成6种不同类型的交互式报告与仪表板,帮助数据科学家和ML工程师在验证和预测阶段分析模型表现。
Evidently支持生成模型统计报告、数据集统计报告、模型对比报告、预测解释报告、模型偏差报告和SHAP报告等。这些报告采用丰富直观的图表与可视化展示模型与数据的各个指标、性能与说明,使研究者可以清晰快速的了解模型在不同数据与时间点的表现。Evidently简化了机器学习模型评估与监测的流程,降低了数据科学家与ML工程师的工作强度。它提供标准化的报告模板,用户只需输入基础信息与数据,Evidently即可一键生成指定类型的报告。这大大提高了工作效率,让研究者可以更加关注模型优化与改进。
Evidently的报告支持交互式操作,用户可以选择不同的指标、维度与时间区间进行drill down,实现报告的个性化与定制。这让研究者可以发现报告内更为细微的变化与异常,服务模型监测的目的。同时,Evidently也支持将报告导出为静态网页与PDF格式,便于分享与交流。综上,Evidently是监测与测试机器学习模型的有力工具。它提供交互、直观与动态的报告体验,集成了大量模型评估与分析的维度,实现了报告标准化与个性化之间的平衡,满足机器学习实践各个阶段的需求。Evidently降低了数据科学家和ML研究者的工作量,使他们可以更加专注于模型本身。这必将提高机器学习研发的效率与效果。
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