Kā noteikt datu sadalījuma izmaiņas (datu plūsma)?

Datu novirze ir mainīga sadalījuma izmaiņas laika gaitā, kas var pasliktināt modeļa kvalitāti. Lai noteiktu novirzes brīdi, tiek izmantoti šādi pieejas:

• Datu statistikas uzraudzība: regulāri aprēķināt un salīdzināt aktuālo datu statistiku (vidējo, dispersiju, histogrammas) ar vēsturiskajiem datiem.
• Attāluma mēri starp sadalījumiem: izmantot mērus kā Kullback-Leiblera divergenci, Jensen-Shannona divergenci, Kolmogorova-Smirnova testu, lai kvantitatīvi novērtētu izmaiņas.
• Specializēti drifta noteikšanas algoritmi: piemēram, ADWIN, DDM, EDDM, kas automātiski signalizē par sadalījuma izmaiņām.
• Reģistrēšana un vizualizācija: datu un metrikas glabāšana laikā, grafiku veidošana izmaiņu vizuālai uzraudzībai.
• Modeļa veiktspējas uzraudzība: kvalitātes metrikas kritums (precizitāte, F1 u.c.) var norādīt uz drifu.

Python piemērs, izmantojot Kolmogorova-Smirnova testu drifta pārbaudei:

from scipy.stats import ks_2samp

# historical_data un current_data ir funkcijas vērtību masīvi
statistic, p_value = ks_2samp(historical_data, current_data)
if p_value < 0.05:
    print("Datu drifts ir atklāts")
else:
    print("Datu drifts nav atklāts")

Tādēļ ir svarīgi izveidot regulāru datu un metrikas uzraudzību, lai laikus reaģētu uz drifu.