Какие методы детекции drift'а данных в pipeline?

Детекция drift'а данных в pipeline — важный этап для поддержания качества моделей и корректности предсказаний. Основные методы включают:

• Статистические тесты: сравнение распределений текущих данных с обучающими с помощью тестов, например, Колмогорова-Смирнова, Крамера-Мизеса, хи-квадрат для категориальных признаков.

• Метрики расстояния между распределениями: вычисление расстояний, таких как Kullback-Leibler divergence, Jensen-Shannon divergence, Wasserstein distance.

• Мониторинг метрик модели: отслеживание изменения метрик качества (accuracy, precision, recall, AUC) во времени, что косвенно указывает на drift.

• Обучение детектора drift'а: построение модели, которая классифицирует, к какому распределению принадлежит пример (старому или новому), и по точности определяет наличие drift.

• Визуализация: построение гистограмм, boxplot, t-SNE для визуального обнаружения изменений.

Пример использования Kolmogorov-Smirnov теста на Python:

from scipy.stats import ks_2samp

# old_data и new_data — массивы значений признака
stat, p_value = ks_2samp(old_data, new_data)
if p_value < 0.05:
    print("Обнаружен drift в распределении признака")
else:
    print("Drift не обнаружен")

Регулярный мониторинг и автоматизация этих методов помогают своевременно выявлять drift и принимать меры по обновлению моделей.