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        NannyML Regression v0.8.0
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        NannyML Regression v0.8.0

        NannyML是一個開源庫,用于估計模型性能、檢測數據漂移和監控機器學習模型。它可以幫助用戶了解模型的表現,并在性能下降時發送警報。NannyML還提供了根本原因分析工具,幫助用戶...

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        NannyML是一個開源庫,用于估計模型性能、檢測數據漂移和監控機器學習模型。它可以幫助用戶了解模型的表現,并在性能下降時發送警報。NannyML還提供了根本原因分析工具,幫助用戶找到性能下降的原因。

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        NannyML Regression v0.8.0

        NannyML Regression v0.8.0簡介

        什么是”NannyML Regression v0.8.0″?

        NannyML是一個開源庫,用于在模型部署后進行數據科學工作,包括估計模型性能、檢測數據漂移、模型監控等。它可以幫助數據科學家監控機器學習模型的性能,并提供警報和根本原因分析。

        “NannyML Regression v0.8.0″有哪些功能?

        1. 估計模型性能:NannyML可以估計機器學習模型的性能,即使沒有準確的標簽數據。它可以幫助用戶了解模型的表現,并在性能下降時發送警報。
        2. 測量模型的商業影響:將模型的性能與貨幣或業務結果相關聯,以便始終了解機器學習模型的價值。
        3. 避免警報疲勞:NannyML通過關注重要指標,避免了傳統機器學習監控中的虛警問題,確保警報始終有意義。

        應用場景:

        1. 機器學習模型監控:NannyML可以幫助數據科學家監控部署的機器學習模型的性能,并在性能下降時發送警報。
        2. 數據漂移檢測:NannyML可以檢測數據分布的變化,幫助用戶了解數據漂移對模型性能的影響。

        “NannyML Regression v0.8.0″如何使用?

        1. 安裝NannyML:使用pip或conda安裝NannyML庫。
        2. 估計模型性能:使用nannyml.CBPE類估計模型的性能,并使用結果進行可視化。
        3. 檢測數據漂移:使用nannyml.UnivariateDriftCalculator類進行單變量漂移檢測,使用nannyml.MultivariateDriftCalculator類進行多變量漂移檢測。
        4. 根本原因分析:使用NannyML的根本原因分析工具,可以進行精細的特征分析,找到性能下降的原因。
        5. 監控模型:使用NannyML監控機器學習模型的性能,并在性能下降時發送警報。

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        關于NannyML Regression v0.8.0特別聲明

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