Amazon SageMaker Model Monitorにおいて、個々の特徴量がモデルの予測値の変化にどの程度寄与しているかの「説明性」の変化を監視するモードはどれか。

2026年3月3日

Feature Attribution Driftは、SHAP値などの重要度の分布を監視し、モデルの判断基準の変化を検知します。

Amazon SageMakerの組み込みXGBoostにおいて、非常に大規模なデータセットを扱う際に、メモリ使用量を抑えつつ高速に決定木を構築する「tree_method」の値はどれか。

Amazon Kinesis Data Streamsにおいて、トラフィックの変動が激しく、シャード数の手動管理を避けたい場合に選択すべきモードはどれか。