Dérive de Concept
La modification des propriétés statistiques de la variable cible, que le modèle cherche à prédire, au fil du temps, conduit à une dégradation du modèle.
Se produit lorsque la relation sous-jacente entre les entrées et les sorties change—par exemple, les tendances saisonnières, les évolutions du marché ou les comportements adverses. Détecter une dérive nécessite de surveiller les distributions d'entrée et de sortie, et les flux de travail de gouvernance doivent définir des seuils de dérive, des cadences de réentraînement, et des vérifications humaines avant tout redéploiement automatique.
Le modèle de prévision de la demande d'un détaillant voit son exactitude chuter brusquement lors d'une pandémie, à mesure que les habitudes d'achat se modifient. Les détecteurs de dérive signalent la déviation, et l'équipe de data science réentraîne le modèle sur les données de vente récentes avec des facteurs de saisonnalité ajustés avant le prochain cycle de planification.
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