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plotPermutationResults

データ ドリフト検出用に指定された変数についての順列の結果のヒストグラムをプロット

R2022a 以降

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    構文

    plotPermutationResults(DDiagnostics)
    plotPermutationResults(DDiagnostics,Variable=variable)
    plotPermutationResults(ax,___)
    H = plotPermutationResults(___)
    [H,CL] = plotPermutationResults(___)

    説明

    例

    plotPermutationResults(DDiagnostics) は、p 値が最も低い変数についての関数 driftdetect による並べ替え検定で計算されたメトリクス値のヒストグラムをプロットします。

    detectdrift の呼び出しで EstimatePValues の値を false に設定した場合、plotPermutationResults はプロットを生成せず、代わりに警告を返します。

    例

    plotPermutationResults(DDiagnostics,Variable=variable) は、variable で指定された変数についてのヒストグラムをプロットします。

    例

    plotPermutationResults(ax,___) は、上記の構文におけるいずれかの入力引数の組み合わせを使用して、gca ではなく ax の座標軸にプロットします。

    H = plotPermutationResults(___) は、並べ替え検定で計算されたメトリクス値のヒストグラムをプロットし、Histogram オブジェクトの配列 H を返します。H はヒストグラムのプロパティを調べたり変更したりするために使用します。詳細については、Histogram のプロパティ を参照してください。

    例

    [H,CL] = plotPermutationResults(___) は、メトリクスのしきい値の ConstantLine オブジェクト CL を追加で返します。CL はラインのプロパティを調べたり変更したりするために使用します。詳細については、ConstantLine のプロパティ を参照してください。

    例

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    ライブ スクリプトを開く

    3 つの変数をもつベースライン データとターゲット データを生成します。ターゲット データで 2 つ目と 3 つ目の変数の分布パラメーターを変化させます。 

    rng('default') % For reproducibility
baseline = [normrnd(0,1,100,1),wblrnd(1.1,1,100,1),betarnd(1,2,100,1)];
target = [normrnd(0,1,100,1),wblrnd(1.2,2,100,1),betarnd(1.7,2.8,100,1)];

    すべての変数についての並べ替え検定を実行して、ベースライン データとターゲット データの間のドリフトを調べます。

    DDiagnostics = detectdrift(baseline,target)
    DDiagnostics = 
  DriftDiagnostics

              VariableNames: ["x1"    "x2"    "x3"]
       CategoricalVariables: []
                DriftStatus: ["Stable"    "Drift"    "Warning"]
                    PValues: [0.3850 0.0050 0.0910]
        ConfidenceIntervals: [2×3 double]
    MultipleTestDriftStatus: "Drift"
             DriftThreshold: 0.0500
           WarningThreshold: 0.1000


  Properties, Methods

    既定の変数についての順列の結果をプロットします。

    plotPermutationResults(DDiagnostics)

    既定では、plotPermutationResults は、"p" 値が最も低い変数についての並べ替え検定で計算されたメトリクス値のヒストグラムをプロットします。この例では x2 です。ヒストグラムにはメトリクスのしきい値 (ベースライン データとターゲット データを使用して detectdrift で計算される初期メトリクス値) も含まれるため、しきい値以上の値を確認できます。また、plotPermutationResults では、変数の "p" 値とドリフト ステータス、detectdrift の呼び出しで並べ替え検定に使用するように指定したメトリクスも表示されます。この例ではメトリクスを指定していないため、連続変数に対する既定のメトリクス (ワッサースタイン) が detectdrift で使用されます。

    ライブ スクリプトを開く

    3 つの変数をもつベースライン データとターゲット データを生成します。ターゲット データで 2 つ目と 3 つ目の変数の分布パラメーターを変化させます。 

    rng('default') % For reproducibility
baseline = [normrnd(0,1,100,1),wblrnd(1.1,1,100,1),betarnd(1,2,100,1)];
target = [normrnd(0,1,100,1),wblrnd(1.2,2,100,1),betarnd(1.7,2.8,100,1)];

    すべての変数についての並べ替え検定を実行して、ベースライン データとターゲット データの間のドリフトを調べます。すべての変数にエネルギー メトリクスを使用します。

    DDiagnostics = detectdrift(baseline,target,ContinuousMetric="energy")
    DDiagnostics = 
  DriftDiagnostics

              VariableNames: ["x1"    "x2"    "x3"]
       CategoricalVariables: []
                DriftStatus: ["Stable"    "Drift"    "Warning"]
                    PValues: [0.3790 0.0110 0.0820]
        ConfidenceIntervals: [2×3 double]
    MultipleTestDriftStatus: "Drift"
             DriftThreshold: 0.0500
           WarningThreshold: 0.1000


  Properties, Methods

    "p" 値の 95% 信頼限界を表示します。

    DDiagnostics.ConfidenceIntervals
    ans = 2×3

    0.3488    0.0055    0.0657
    0.4099    0.0196    0.1008

    3 つ目の変数についての順列の結果をプロットします。

    plotPermutationResults(DDiagnostics,Variable=3)

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    3 つの変数をもつベースライン データとターゲット データを生成します。ターゲット データで 2 つ目と 3 つ目の変数の分布パラメーターを変化させます。 

    rng('default') % For reproducibility
baseline = [normrnd(0,1,100,1),wblrnd(1.1,1,100,1),betarnd(1,2,100,1)];
target = [normrnd(0,1,100,1),wblrnd(1.2,2,100,1),betarnd(1.7,2.8,100,1)];

    すべての変数についての並べ替え検定を実行して、ベースライン データとターゲット データの間のドリフトを調べます。すべての変数にエネルギー メトリクスを使用します。

    DDiagnostics = detectdrift(baseline,target,ContinuousMetric="energy")
    DDiagnostics = 
  DriftDiagnostics

              VariableNames: ["x1"    "x2"    "x3"]
       CategoricalVariables: []
                DriftStatus: ["Stable"    "Drift"    "Warning"]
                    PValues: [0.3790 0.0110 0.0820]
        ConfidenceIntervals: [2x3 double]
    MultipleTestDriftStatus: "Drift"
             DriftThreshold: 0.0500
           WarningThreshold: 0.1000

    変数 x1 と x2 についての順列の結果をタイル レイアウトでプロットします。

    tiledlayout(2,1);
ax1 = nexttile;
plotPermutationResults(DDiagnostics,ax1,Variable="x1")
ax2 = nexttile;
plotPermutationResults(DDiagnostics,ax2,Variable="x2")

    Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title Permutation Results for x1, xlabel Energy Metric Values, ylabel Distribution (%) contains 3 objects of type histogram, constantline. These objects represent $<$ 0.15234, $\geq$ 0.15234. Axes object 2 with title Permutation Results for x2, xlabel Energy Metric Values, ylabel Distribution (%) contains 3 objects of type histogram, constantline. These objects represent $<$ 0.28619, $\geq$ 0.28619.

    変数 x1 と x3 についての順列の結果をタイル レイアウトでプロットします。

    tiledlayout(2,1);
ax1 = nexttile;
plotPermutationResults(DDiagnostics,ax1,Variable="x1")
ax3= nexttile;
plotPermutationResults(DDiagnostics,ax3,Variable="x3")

    Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 with title Permutation Results for x1, xlabel Energy Metric Values, ylabel Distribution (%) contains 3 objects of type histogram, constantline. These objects represent $<$ 0.15234, $\geq$ 0.15234. Axes object 2 with title Permutation Results for x3, xlabel Energy Metric Values, ylabel Distribution (%) contains 3 objects of type histogram, constantline. These objects represent $<$ 0.10117, $\geq$ 0.10117.

    ライブ スクリプトを開く

    3 つの変数をもつベースライン データとターゲット データを生成します。ターゲット データで 2 つ目と 3 つ目の変数の分布パラメーターを変化させます。 

    rng('default') % For reproducibility
baseline = [normrnd(0,1,100,1),wblrnd(1.1,1,100,1),betarnd(1,2,100,1)];
target = [normrnd(0,1,100,1),wblrnd(1.2,2,100,1),betarnd(1.7,2.8,100,1)];

    すべての変数についての並べ替え検定を実行して、ベースライン データとターゲット データの間のドリフトを調べます。エネルギー距離をメトリクスとして使用します。

    DDiagnostics = detectdrift(baseline,target,ContinuousMetric="energy")
    DDiagnostics = 
  DriftDiagnostics

              VariableNames: ["x1"    "x2"    "x3"]
       CategoricalVariables: []
                DriftStatus: ["Stable"    "Drift"    "Warning"]
                    PValues: [0.3790 0.0110 0.0820]
        ConfidenceIntervals: [2×3 double]
    MultipleTestDriftStatus: "Drift"
             DriftThreshold: 0.0500
           WarningThreshold: 0.1000


  Properties, Methods

    3 つ目の変数についての順列の結果をプロットします。 

    [H,CL] = plotPermutationResults(DDiagnostics,Variable=3)

    H = 
  2×1 Histogram array:

  Histogram
  Histogram


    CL = 
  ConstantLine with properties:

    InterceptAxis: 'x'
            Value: 0.1012
            Color: [0.1500 0.1500 0.1500]
        LineStyle: ':'
        LineWidth: 3
            Label: ''
      DisplayName: ''

  Show all properties

    ヒストグラムのバーの色を青、しきい値のラインの色を赤に変更します。

    H(1).FaceColor = "b";
CL.Color = "r";

    Workspace で H または CL をダブルクリックして Property Inspector を開き、それを使用してプロパティにアクセスして変更することもできます。

    入力引数

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    ドリフト検出用の並べ替え検定の診断。detectdrift から返される DriftDiagnostics オブジェクトとして指定します。

    順列の結果をプロットする変数。string、文字ベクトル、または整数のインデックスとして指定します。

    例: Variable="x2"

    例: Variable=2

    データ型: single | double | char | string

    プロットに使用する座標軸。Axes オブジェクトまたは UIAxes オブジェクトとして指定します。ax を指定しない場合、plotPermutationResults は、現在の座標軸を使用してプロットを作成します。axes オブジェクトを作成する方法の詳細については、axes と uiaxes を参照してください。

    出力引数

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    並べ替え検定で計算されたメトリクス値のヒストグラム。2 行 1 列の Histogram オブジェクトの配列として返されます。H はヒストグラムのプロパティを調べたり調整したりするために使用します。Histogram オブジェクトのプロパティの詳細については、Histogram のプロパティ を参照してください。

    プロット内のメトリクスのしきい値を示すライン。ConstantLine オブジェクトとして返されます。CL はラインのプロパティを調べたり変更したりするために使用します。

    バージョン履歴

    R2022a で導入

    参考

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