Cum se detectează momentul schimbării distribuției datelor (deriva datelor)?

Deplasarea datelor reprezintă o modificare a distribuției datelor de intrare sau a variabilei țintă în timp, ceea ce poate afecta calitatea modelului. Pentru a detecta momentul schimbării distribuției, se aplică următoarele abordări:

• Monitorizarea statisticilor datelor: calcularea și compararea regulată a statisticilor (media, dispersia, histogramele) datelor curente cu cele istorice.
• Măsuri de distanță între distribuții: utilizarea unor măsuri precum divergența Kullback-Leibler, divergența Jensen-Shannon, testul Kolmogorov-Smirnov pentru a evalua cantitativ schimbările.
• Algoritmi specializați de detectare a deplasării: de exemplu, ADWIN, DDM, EDDM, care semnalează automat schimbarea distribuției.
• Înregistrare și vizualizare: stocarea datelor și a metricilor în timp, crearea de grafice pentru urmărirea vizuală a schimbărilor.
• Monitorizarea performanței modelului: scăderea metricalor de calitate (precizie, F1 etc.) poate indica deplasare.

Exemplu de utilizare a testului Kolmogorov-Smirnov în Python pentru verificarea deplasării:

from scipy.stats import ks_2samp

# historical_data și current_data sunt array-uri de valori ale caracteristicii
statistic, p_value = ks_2samp(historical_data, current_data)
if p_value < 0.05:
    print("Deplasare a datelor detectată")
else:
    print("Deplasare neidentificată")

Prin urmare, este important să se configureze monitorizarea regulată a datelor și a metricalor modelului pentru a reacționa în timp util la deplasări.