Quais são as práticas na reexecução de sinais históricos (backfill)?

Ao recalcular as características históricas (backfill), é importante seguir várias práticas:

• Consistência dos dados: Garantir que as novas características sejam calculadas corretamente para todos os períodos históricos, para evitar distorções nos dados.
• Versionamento das características: Armazenar versões das características para poder rastrear alterações e, se necessário, reverter.
• Automatização do processo: Utilizar scripts ou pipelines para recalcular as características, minimizando o trabalho manual e os erros.
• Validação: Verificar a adequação e o impacto das novas características no modelo, usando métricas de qualidade.
• Documentação: Registrar as alterações nas características e as razões do backfill para garantir transparência e reprodutibilidade.

Por exemplo, se uma nova característica baseada em uma média móvel for adicionada ao modelo, durante o backfill é necessário recalcular essa característica para todos os dados históricos, para que o modelo seja treinado com valores corretos.