Come rilevare il momento del cambiamento nella distribuzione dei dati (deriva dei dati)?

Lo spostamento dei dati è un cambiamento nella distribuzione dei dati di input o della variabile target nel tempo, che può peggiorare la qualità del modello. Per rilevare il momento dello spostamento, si applicano i seguenti approcci:

• Monitoraggio delle statistiche dei dati: calcolare e confrontare regolarmente le statistiche (media, varianza, istogrammi) dei dati attuali con quelli storici.
• Metriche di distanza tra distribuzioni: usare misure come la divergenza di Kullback-Leibler, divergenza di Jensen-Shannon, test di Kolmogorov-Smirnov, per valutare quantitativamente i cambiamenti.
• Algoritmi specializzati di rilevamento dello spostamento: ad esempio, ADWIN, DDM, EDDM, che segnalano automaticamente un cambiamento nella distribuzione.
• Registrazione e visualizzazione: conservare i dati e le metriche nel tempo, creare grafici per il monitoraggio visivo dei cambiamenti.
• Monitoraggio delle prestazioni del modello: un calo delle metriche di qualità (accuratezza, F1, ecc.) può indicare uno spostamento.

Esempio di utilizzo del test di Kolmogorov-Smirnov in Python per verificare lo spostamento:

from scipy.stats import ks_2samp

# historical_data e current_data sono array di valori della caratteristica
statistic, p_value = ks_2samp(historical_data, current_data)
if p_value < 0.05:
    print("Rilevato spostamento dei dati")
else:
    print("Nessuno spostamento rilevato")

Pertanto, è importante configurare un monitoraggio regolare dei dati e delle metriche del modello per reagire tempestivamente agli spostamenti.