Remiantis kuriais rodikliais galima suprasti, kad modelis susidėvėjo?

Деградация модели можно определить по изменению ключевых метрик качества на новых данных по сравнению с обучающей или валидационной выборкой. Основные показатели:

• Снижение точности (accuracy), F1-меры, AUC-ROC — если эти метрики падают, модель хуже предсказывает.
• Увеличение ошибки (например, MSE, MAE для регрессии) — рост ошибки говорит о потере качества.
• Изменение распределения входных данных (data drift) — если данные, на которых работает модель, сильно отличаются от обучающих, это может привести к деградации.
• Изменение распределения целевой переменной (concept drift) — когда сама зависимость между признаками и целевой переменной меняется.

Для мониторинга используют регулярное сравнение метрик на новых данных и анализ статистик входных признаков. При обнаружении деградации требуется переобучение или адаптация модели.