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# 违规情况的架构（constraint\$1violations.json 文件）
<a name="model-monitor-interpreting-violations"></a>

违规情况文件作为 `MonitoringExecution` 的输出生成，其中列出了针对所分析的当前数据集评估约束（在 constraints.json 文件中指定）的结果。Amazon SageMaker 模型监控器预建容器提供以下违规检查。

```
{
    "violations": [{
      "feature_name" : "string",
      "constraint_check_type" :
              "data_type_check",
            | "completeness_check",
            | "baseline_drift_check",
            | "missing_column_check",
            | "extra_column_check",
            | "categorical_values_check"
      "description" : "string"
    }]
}
```

监控的违规情况的类型 


| 违规情况检查类型 | 说明  | 
| --- | --- | 
| data\$1type\$1check | 如果当前执行中的数据类型与基准数据集中的数据类型不同，则会标记此违规情况。 在基准步骤中，生成的约束会为每个列建议推断的数据类型。可以调整 `monitoring_config.datatype_check_threshold` 参数，以便调整标记为违规时的阈值。  | 
| completeness\$1check | 如果当前执行中观察到的完整性（非空项目的百分比）超过了为每个特征指定的完整性阈值中指定的阈值，则会标记此违规情况。 在基准步骤中，生成的约束会建议一个完整性值。  | 
| baseline\$1drift\$1check | 如果当前数据集和基准数据集之间计算的分布距离大于 `monitoring_config.comparison_threshold` 中指定的阈值，则会标记此违规情况。  | 
| missing\$1column\$1check | 如果当前数据集中的列数小于基准数据集中的列数，则会标记此违规情况。  | 
| extra\$1column\$1check | 如果当前数据集中的列数大于基准数据集中的列数，则会标记此违规情况。  | 
| categorical\$1values\$1check | 如果当前数据集中的未知值多于基准数据集中的未知值，则会标记此违规情况。此值由 `monitoring_config.domain_content_threshold` 中的阈值决定。  |