Comment détecter le moment du changement dans la distribution des données (dérive des données) ?

Le décalage des données est une modification de la distribution des données d'entrée ou de la variable cible au fil du temps, ce qui peut dégrader la qualité du modèle. Pour détecter le moment du changement de distribution, on utilise les approches suivantes :

• Surveillance des statistiques des données : calculer et comparer régulièrement les statistiques (moyenne, variance, histogrammes) des données actuelles avec les données historiques.
• Mesures de distance entre distributions : utiliser des mesures telles que la divergence de Kullback-Leibler, la divergence de Jensen-Shannon, le test de Kolmogorov-Smirnov, pour évaluer quantitativement les changements.
• Algorithmes spécialisés de détection de décalage : par exemple, ADWIN, DDM, EDDM, qui signalent automatiquement un changement de distribution.
• Enregistrement et visualisation : stocker les données et métriques dans le temps, créer des graphiques pour un suivi visuel des changements.
• Surveillance de la performance du modèle : une baisse des métriques de qualité (précision, F1, etc.) peut indiquer un décalage.

Exemple d'utilisation du test de Kolmogorov-Smirnov en Python pour vérifier le décalage :

from scipy.stats import ks_2samp

# historical_data et current_data sont des tableaux de valeurs de la caractéristique
statistic, p_value = ks_2samp(historical_data, current_data)
if p_value < 0.05:
    print("Décalage de données détecté")
else:
    print("Aucun décalage détecté")

Il est donc important de configurer une surveillance régulière des données et des métriques du modèle pour réagir en temps utile aux décalages.