Na základe ktorých ukazovateľov možno pochopiť, že model sa zhoršil?

Degradácia modelu môže byť určená zmenou kľúčových metrík kvality na nových dátach v porovnaní s tréningovou alebo validačnou sadou. Hlavné ukazovatele:

• Zníženie presnosti (accuracy), F1-skóre, AUC-ROC — ak tieto metriky klesajú, model predpovedá horšie.
• Zvýšenie chyby (napríklad MSE, MAE pre regresiu) — rast chyby signalizuje stratu kvality.
• Zmena rozloženia vstupných dát (data drift) — ak sa dáta, na ktorých model pracuje, výrazne líšia od tréningových, môže to viesť k degradácii.
• Zmena rozloženia cieľovej premennej (concept drift) — keď sa mení vzťah medzi znakmi a cieľovou premennou.

Na sledovanie sa používa pravidelné porovnávanie metrík na nových dátach a analýza štatistík vstupných znakov. Pri zistení degradácie je potrebné model preškolit alebo upraviť.