Quais são os métodos de deteção de drift de dados em pipeline?

A deteção de drift de dados no pipeline é uma etapa importante para manter a qualidade dos modelos e a precisão das previsões. Os principais métodos incluem:

• Testes estatísticos: comparação das distribuições dos dados atuais com os dados de treino usando testes como Kolmogorov-Smirnov, Cramér-von Mises, qui-quadrado para características categóricas.

• Métricas de distância entre distribuições: cálculo de distâncias como divergência de Kullback-Leibler, divergência de Jensen-Shannon, distância de Wasserstein.

• Monitoramento de métricas do modelo: acompanhamento das mudanças nas métricas de qualidade (precisão, recall, AUC) ao longo do tempo, o que indica indiretamente um drift.

• Treinamento de um detector de drift: construção de um modelo que classifica se um exemplo pertence a uma distribuição antiga ou nova, e determina a presença de drift com base na precisão.

• Visualização: criação de histogramas, boxplots, t-SNE para detectar mudanças visualmente.

Exemplo de uso do teste de Kolmogorov-Smirnov em Python:

from scipy.stats import ks_2samp

# old_data e new_data são arrays de valores da característica
stat, p_value = ks_2samp(old_data, new_data)
if p_value < 0.05:
    print("Drift detectado na distribuição da característica")
else:
    print("Nenhum drift detectado")

O monitoramento regular e a automação desses métodos ajudam a detectar oportunamente o drift e a tomar medidas para atualizar os modelos.