使用 Evidently 生成偏移报告
生成可分享的偏移和质量报告
使用 Evidently 生成偏移报告 是 CoddyKit 上的免费 MLOps Academy 课时。 这是第 3 节课，共 4 节。 你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。 这是 MLOps Academy 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 MLOps Academy 课程共包含 4 节课。
可供分享的漂移结果
原始 PSI 和 KS 数值非常适合代码处理，但团队成员需要清晰的图表。Evidently 可将漂移检查转换为便于分享的可视化报告。📈
Evidently 的作用
Evidently 是一个开源 Python 库，可将参考数据集与当前数据进行比较，并生成现成的漂移和质量报告。
先完成安装
开始使用只需执行一次 pip 安装。然后导入分析所需的报告和预设。
pip install evidently参考数据与当前数据
每份 Evidently 报告都需要两个数据框：作为基线的参考数据（通常是训练数据），以及您想与之比较的当前生产数据。
reference = train_df
current = production_df数据漂移预设
预设可以一次性打包多项检查。DataDriftPreset 会逐特征运行漂移检验，并汇总发生变化的特征数量。
from evidently.report import Report
from evidently.metric_preset import DataDriftPreset运行报告
使用所选指标构建一份报告，然后在两个数据集上运行。Evidently 会自动为每一列选择合适的漂移检验。
report = Report(metrics=[DataDriftPreset()])
report.run(reference_data=reference, current_data=current)将其保存为 HTML
将报告导出为一个 HTML 文件。任何人都能在浏览器中打开它，无需安装 Python，因此分享非常方便。
report.save_html("drift_report.html")以字典形式获取结果
如需自动化，请将报告提取为字典，而不是 HTML。这样，您的流程就能读取漂移标记，并在代码中采取相应行动。
result = report.as_dict()
drift = result["metrics"][0]["result"]不止于漂移
Evidently 不仅用于漂移检测。DataQualityPreset 会标记缺失值和异常范围，让您在发现数据变化的同时捕捉损坏的输入。
用于通过或失败判断的测试套件
需要明确结论时，请使用 Evidently 的TestSuite。它会为每项检查返回通过或失败，非常适合用来控制持续集成流程。
安排运行计划
真正的价值在于按计划运行报告，例如每天运行一次，并保存每份报告。随着时间推移，您就能建立一份持续更新的数据健康历史。⏱️
快速检查
思考一个问题：如何将漂移接入自动化流程？
回顾
您认识了 Evidently：为它提供参考数据和当前数据，运行预设，然后为人工查看保存 HTML，或使用 as_dict 实现自动化。安排定期运行，即可持续跟踪数据健康状况。🎯
用 AI 导师学习 Python — 免费
在浏览器中编写并运行真实代码，获得全天候 AI 导师的即时帮助，并在网页或应用中继续学习。
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常见问题解答
「使用 Evidently 生成偏移报告」课时是免费的吗？
是的 — 「使用 Evidently 生成偏移报告」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 MLOps Academy 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 MLOps Academy 课程共包含 4 节课。
「使用 Evidently 生成偏移报告」这节课中我会学到什么？
生成可分享的偏移和质量报告 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 MLOps Academy，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。
学习 MLOps Academy 需要有经验吗？
无需任何先前经验。CoddyKit 上的 MLOps Academy 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。 这是第 3 节课，共 4 节。
「使用 Evidently 生成偏移报告」课时需要多长时间？
大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。
我能在这节 MLOps Academy 课中编写并运行代码吗？
能。每节 MLOps Academy 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。
此课程中的所有课时
- 数据偏移与概念偏移
- 使用 PSI 和 KS 衡量偏移
- 使用 Evidently 生成偏移报告
- 设置偏移阈值和触发条件