Tensorflow 数据验证中可用的“drift_comparator”和“skew_comparator”的实现有什么区别？

Question

需要帮助一些人了解 TFDV 中偏斜和漂移比较器的底层实现之间的区别。

Answer 1

同样的事情，唯一的区别是：

1. 如果我们设置漂移阈值，则应在统计验证中定义 previous_statistics。而如果我们设置一个偏斜比较器，我们需要定义一个 serving_statistics。

2. 如果我们有异常，使用倾斜比较器，我们将收到一条异常消息，指出训练数据集和服务数据集之间存在差异，而使用漂移比较器，该消息将显示两个数据集之间存在距离。