Welche Praktiken werden bei der Neuprogrammierung historischer Merkmale (Backfill) angewendet?

Beim erneuten Berechnen historischer Merkmale (Backfill) ist es wichtig, mehrere Praktiken zu beachten:

• Datenkonsistenz: Sicherstellen, dass die neuen Merkmale korrekt für alle historischen Perioden berechnet werden, um Verzerrungen zu vermeiden.
• Versionierung der Merkmale: Versionen der Merkmale speichern, um Änderungen nachverfolgen und bei Bedarf zurücksetzen zu können.
• Automatisierung des Prozesses: Skripte oder Pipelines verwenden, um die Merkmale erneut zu berechnen, um manuellen Aufwand und Fehler zu minimieren.
• Validierung: Neue Merkmale auf Angemessenheit und Einfluss auf das Modell prüfen, unter Verwendung von Qualitätsmetriken.
• Dokumentation: Änderungen an den Merkmalen und die Gründe für den Backfill dokumentieren, um Transparenz und Reproduzierbarkeit zu gewährleisten.

Beispielsweise, wenn im Modell ein neues Merkmal auf Basis eines gleitenden Durchschnitts hinzugefügt wird, muss dieses Merkmal beim Backfill für alle historischen Daten neu berechnet werden, damit das Modell mit korrekten Werten trainiert wird.