¿Cómo detectar el momento del cambio en la distribución de datos (deriva de datos)?

El desplazamiento de datos es un cambio en la distribución de los datos de entrada o la variable objetivo con el tiempo, lo que puede deteriorar la calidad del modelo. Para detectar el momento del cambio de distribución, se aplican los siguientes enfoques:

• Monitoreo de estadísticas de datos: calcular y comparar regularmente las estadísticas (media, varianza, histogramas) de los datos actuales con los históricos.
• Métricas de distancia entre distribuciones: usar medidas como la divergencia de Kullback-Leibler, divergencia de Jensen-Shannon, prueba de Kolmogorov-Smirnov, para evaluar cuantitativamente los cambios.
• Algoritmos especializados de detección de desplazamiento: por ejemplo, ADWIN, DDM, EDDM, que alertan automáticamente sobre cambios en la distribución.
• Registro y visualización: guardar datos y métricas a lo largo del tiempo, crear gráficos para seguimiento visual de los cambios.
• Monitoreo del rendimiento del modelo: la caída en métricas de calidad (precisión, F1, etc.) puede indicar desplazamiento.

Ejemplo de uso de la prueba de Kolmogorov-Smirnov en Python para verificar desplazamiento:

from scipy.stats import ks_2samp

# historical_data y current_data son arreglos de valores de la característica
statistic, p_value = ks_2samp(historical_data, current_data)
if p_value < 0.05:
    print("Se detectó desplazamiento de datos")
else:
    print("No se detectó desplazamiento")

Por lo tanto, es importante configurar un monitoreo regular de los datos y las métricas del modelo para reaccionar oportunamente ante desplazamientos.