在Tensorflow数据验证中可用的'drift_comparator‘和'skew_comparator’的实现有什么区别？

Question

我需要一些帮助来理解TFDV中倾斜和漂移比较器的底层实现之间的差异。

Answer 1

同样的事情，唯一的区别是：

1. 如果我们设置了一个漂移阈值，那么应该在统计验证中定义一个previous_statistics。而如果我们设置了一个不对称的比较器，我们需要定义一个serving_statistics.

1. 如果我们有一个异常，使用偏斜比较器，我们将得到一条异常消息，说明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，消息将显示两个数据集之间存在距离。