Jak zachytit okamžik změny rozdělení dat (data drift)?

Posun dat je změna v rozdělení vstupních dat nebo cílové proměnné v čase, což může zhoršit kvalitu modelu. Pro detekci okamžiku změny rozdělení se používají následující přístupy:

• Monitoring statistiky dat: pravidelně vypočítávat a porovnávat statistiky (průměr, rozptyl, histogramy) aktuálních dat s historickými.
• Měření vzdálenosti mezi rozděleními: používat míry jako divergence Kullback-Leibler, divergence Jensen-Shannon, Kolmogorov-Smirnovův test k kvantitativnímu hodnocení změn.
• Specializované algoritmy detekce driftu: například ADWIN, DDM, EDDM, které automaticky signalizují změnu rozdělení.
• Logování a vizualizace: ukládat data a metriky v čase, vytvářet grafy pro vizuální sledování změn.
• Monitoring výkonu modelu: pokles metrik kvality (přesnost, F1 atd.) může naznačovat drift.

Příklad použití Kolmogorov-Smirnovova testu v Pythonu pro kontrolu driftu:

from scipy.stats import ks_2samp

# historical_data a current_data jsou pole hodnot rysů
statistic, p_value = ks_2samp(historical_data, current_data)
if p_value < 0.05:
    print("Detekován drift dat")
else:
    print("Žádný drift dat nebyl detekován")

Je tedy důležité nastavit pravidelný monitoring dat a metrik modelu, aby bylo možné včas reagovat na drift.