Na základě jakých ukazatelů lze pochopit, že model se zhoršil?

Degradace modelu může být určena změnou klíčových metrik kvality na nových datech ve srovnání s tréninkovou nebo validační sadou. Hlavní ukazatele:

• Snížení přesnosti (accuracy), F1 skóre, AUC-ROC — pokud tyto metriky klesají, model předpovídá hůře.
• Zvýšení chyby (například MSE, MAE pro regresi) — růst chyby signalizuje ztrátu kvality.
• Změna rozložení vstupních dat (data drift) — pokud se data, na kterých model pracuje, výrazně liší od tréninkových, může dojít ke zhoršení.
• Změna rozložení cílové proměnné (concept drift) — když se mění vztah mezi znaky a cílovou proměnnou.

Pro sledování se používá pravidelné srovnání metrik na nových datech a analýza statistik vstupních znaků. Při zjištění degradace je nutné model přeškolit nebo upravit.