MLOps Academy · レッスン

Evidentlyでドリフトレポートを生成する

共有可能なドリフトおよび品質レポートを作成します。

「Evidentlyでドリフトレポートを生成する」はCoddyKit上の無料MLOps Academyレッスンです。これはレッスン3/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはMLOps Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

Drift You Can Share

Raw PSI and KS numbers are great for code, but teammates want a clear picture. Evidently turns drift checks into shareable visual reports. 📈

What Evidently Does

Evidently is an open-source Python library that compares a reference dataset against current data and renders ready-made drift and quality reports.

Install It First

Getting started is a single pip install. Then you import the report and preset you need for the analysis.

pip install evidently

Reference vs Current

Every Evidently report needs two frames: a reference baseline, usually training data, and the current production data you want to compare against it.

reference = train_df
current = production_df

The Data Drift Preset

A preset bundles many checks at once. DataDriftPreset runs a per-feature drift test and summarizes how many features moved.

from evidently.report import Report
from evidently.metric_preset import DataDriftPreset

Run a Report

Build a Report with your chosen metrics, then run it on both datasets. Evidently picks sensible drift tests per column automatically.

report = Report(metrics=[DataDriftPreset()])
report.run(reference_data=reference, current_data=current)

Save It as HTML

Export the report to a single HTML file. Anyone can open it in a browser, no Python required, which makes sharing painless.

report.save_html("drift_report.html")

Get the Result as a Dict

For automation, pull the report out as a dict instead of HTML. Now your pipeline can read drift flags and act on them in code.

result = report.as_dict()
drift = result["metrics"][0]["result"]

Beyond Drift

Evidently is not only for drift. The DataQualityPreset flags missing values and odd ranges, so you catch broken inputs alongside shifting ones.

Test Suites for Pass or Fail

When you want a clear verdict, use an Evidently TestSuite. It returns pass or fail per check, perfect for gating a CI pipeline.

Schedule It

The real power comes from running reports on a schedule, like daily, and storing each one. Over time you build a living history of your data health. ⏱️

Quick Check

One question on wiring drift into automation.

Recap

You met Evidently: feed it reference and current data, run a preset, then save HTML for humans or as_dict for automation. Schedule it to track data health over time. 🎯

よくある質問

「Evidentlyでドリフトレポートを生成する」レッスンは無料ですか？

はい。「Evidentlyでドリフトレポートを生成する」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、MLOps Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 MLOps Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「Evidentlyでドリフトレポートを生成する」で何を学びますか？

共有可能なドリフトおよび品質レポートを作成します。ブラウザで直接実行するハンズオンコードでMLOps Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

MLOps Academyを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのMLOps Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン3/4です。

「Evidentlyでドリフトレポートを生成する」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このMLOps Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのMLOps Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

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