Konzept Drift
Die Änderung der statistischen Eigenschaften der Zielvariablen, die das Modell im Laufe der Zeit vorherzusagen versucht, was zu einer Verschlechterung des Modells führt.
Definition
Tritt auf, wenn sich die zugrunde liegende Beziehung zwischen Inputs und Outputs verschiebt — z. B. saisonale Trends, Marktveränderungen oder kontradiktorisches Verhalten. Um Abweichungen zu erkennen, müssen die Input- und Output-Verteilungen überwacht werden, und in den Arbeitsabläufen der Unternehmensführung müssen Schwellenwerte für Abweichungen, Umschulungsrhythmen und menschliche Kontrollen vor der automatischen Neuverteilung definiert werden.
Real-World Example
Das Nachfrageprognosemodell eines Einzelhändlers geht davon aus, dass die Genauigkeit während einer Pandemie stark abnimmt, wenn sich das Kaufverhalten ändert. Drift-Detektoren weisen auf die Abweichung hin, und das Data-Science-Team trainiert das Modell vor dem nächsten Planungszyklus anhand aktueller Verkaufsdaten mit bereinigten saisonalen Faktoren neu.
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