EnableExplanations 表达式 - 亚马逊 SageMaker AI
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EnableExplanations 表达式

EnableExplanations 参数是一个 JMESPath 布尔表达式字符串。它会针对解释能力请求中的每个记录进行评估。如果该参数的计算结果为 true，则将对记录进行解释。如果该参数的计算结果为 false，则不会生成解释。

SageMaker Clarify 将每条记录的模型容器输出反序列化为兼容 JSON 的数据结构，然后使用EnableExplanations参数来评估数据。

备注

根据模型容器输出的格式，有两个记录选项。

  • 如果模型容器输出采用 CSV 格式，则记录将以 JSON 数组的形式加载。

  • 如果模型容器输出采用 JSON 行格式，则记录将以 JSON 对象的形式加载。

EnableExplanations参数是一个可以在InvokeEndpoint或CreateEndpointConfig操作期间传递的 JMESPath 表达式。如果您提供的 JMESPath 表达式无效，则端点创建将失败。如果该表达式有效，但表达式计算出现意外结果，则端点将成功创建，但是调用端点时会出现错误。使用 InvokeEndpoint API 测试 EnableExplanations 表达式，然后将该表达式应用于端点配置。

下面是有效 EnableExplanations 表达式的一些示例。在示例中， JMESPath 表达式使用反引号字符括住文字。例如，`true` 表示 true。

表达式（字符串表示） 模型容器输出（字符串表示） 计算结果（布尔值） 含义

'`true`'

（不适用）

True

无条件激活在线解释能力。

'`false`'

（不适用）

False

无条件地停用在线解释能力。

'[1]>`0.5`'

'1,0.6'

True

对于每个记录，模型容器都会输出其预测标签和概率。解释一个记录的概率（在索引 1 处）是否大于 0.5。

'probability>`0.5`'

'{"predicted_label":1,"probability":0.6}'

True

对于每个记录，模型容器都会输出 JSON 数据。解释一个记录的概率是否大于 0.5。

'!contains(probabilities[:-1], max(probabilities))'

'{"probabilities": [0.4, 0.1, 0.4], "labels":["cat","dog","fish"]}'

False

对于多分类模型：解释一个记录的预测标签（具有最大概率值的分类）是否为最后一个分类。从字面看，该表达式意味着最大概率值不在排除最后一个概率的概率列表中。