Evidently ist eine Open-Source-Bibliothek in Python mit ergänzendem Web-Tool, die für das Monitoring und die Bewertung von Machine-Learning-Modellen in Produktionsumgebungen entwickelt wurde. Sie richtet sich an Data Scientists, ML-Ingenieure und MLOps-Teams, die Probleme wie Daten-Drift, Modellverschlechterung oder algorithmische Verzerrungen frühzeitig erkennen möchten.

Evidently kann in verschiedenen Phasen des Modellbetriebs eingesetzt werden – von der Validierung bis zur laufenden Überwachung – und lässt sich leicht in Notebooks, Pipelines oder als eigenständiger Dienst integrieren.

Zentrale Vorteile:

• Vereint Datenqualität, Drift-Erkennung und Leistungsanalyse in einem Werkzeug.

• Funktioniert ohne Modelländerung oder erneutes Training.

• Erstellt visuelle Berichte, verständlich auch für nicht-technische Beteiligte.

Was sind die Hauptfunktionen von Evidently?

Erkennung von Daten- und Ziel-Drift

Evidently erkennt Veränderungen in der Verteilung von Eingabedaten und Zielvariablen:

• Nutzt statistische Tests (z. B. Jensen-Shannon-Divergenz, Wasserstein-Distanz)

• Getrennte Analyse numerischer und kategorialer Merkmale

• Vergleich von aktuellen Daten mit einem Referenzdatensatz oder zwischen Zeiträumen

• Visualisiert betroffene Merkmale und deren Beitrag zur Drift

Leistungsüberwachung des Modells im Zeitverlauf

Prüft, ob das Modell in der Praxis stabil und zuverlässig bleibt:

• Überwacht Metriken wie Genauigkeit, Precision, Recall, F1-Score

• Analyse nach Daten-Segmenten (z. B. Region, Nutzergruppe)

• Erkennt Modellverschlechterung durch Konzept-Drift oder Datenprobleme

Prüfung der Datenqualität und -integrität

Sichert, dass eingehende Daten vollständig und konsistent sind:

• Erkennt fehlende Werte, Datentypfehler, Ausreißer

• Meldet unerwartete Verteilungen oder Schema-Abweichungen

• Unterstützt Frühwarnung vor der Modellinferenz

Analyse von Fairness und Verzerrungen

Evidently bewertet, ob das Modell unfaire Ergebnisse gegenüber bestimmten Gruppen liefert:

• Unterstützt Metriken wie demografische Parität, gleiche Chancen

• Erkennt ungleiche Fehlerquoten oder Auswirkungen nach Attributen

• Relevant für regulierte Branchen und interne Audits

Erstellung von Dashboards und Berichten

Evidently erstellt interaktive, visuelle Reports für Analyse und Kommunikation:

• Darstellung in Notebooks, Export als HTML, oder als lokale Web-App

• Für Einzelanalysen oder kontinuierliches Monitoring geeignet

• Ermöglicht transparente Einsicht in Modellverhalten und Trends

Warum Evidently?

• Ganzheitliche Lösung für Drift-Erkennung, Datenprüfung und Performance-Tracking

• Leichtgewichtig und flexibel einsetzbar in bestehenden Workflows

• Framework-unabhängig – funktioniert mit jedem Modelltyp

• Open Source, anpassbar und transparent

• Stark visuell orientiert – erleichtert die Zusammenarbeit zwischen Tech- und Business-Teams