Konzeptdrift
Die Veränderung der statistischen Eigenschaften der Zielvariablen, die das Modell vorherzusagen versucht, im Laufe der Zeit, was zu einer Verschlechterung des Modells führt.
Tritt auf, wenn sich die zugrunde liegende Beziehung zwischen Eingaben und Ausgaben verschiebt—zum Beispiel saisonale Trends, Marktverschiebungen oder feindliche Verhaltensweisen. Die Erkennung von Drift erfordert die Überwachung von Eingangs- und Ausgangsverteilungen, und Governance-Workflows müssen Drift-Grenzwerte, erneute Trainingsfrequenzen und menschliche Überprüfungen in den Prozess einbeziehen, bevor eine automatische Wiederbereitstellung erfolgt.
Das Nachfrageprognosemodell eines Einzelhändlers sieht während einer Pandemie einen starken Rückgang der Genauigkeit, da sich die Kaufmuster verändern. Drift-Detektoren kennzeichnen die Abweichung, und das Data-Science-Team trainiert das Modell auf der Grundlage aktueller Verkaufsdaten mit angepassten Saisonalitätsfaktoren vor dem nächsten Planungszyklus neu.
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