Kako prepoznati trenutak promene u raspodeli podataka (pomak podataka)?

Промена у расподели података, или променљиве циља у времену, што може погоршати квалитет модела, назива се дрефт података. За откривање тренутка промене расподеле, примењују се следећи приступи:

• Мониторинг статистика података: редовно израчунавање и поређење статистика (просек, варијанса, хистограми) тренутних података са историјским.
• Мере дистанце између расподела: коришћење мера као што су divergence Kullback-Leibler, divergence Jensen-Shannon, Kolmogorov-Smirnov тест за квантитативну процену промена.
• Специјализовани алгоритми за детекцију дрефта: на пример, ADWIN, DDM, EDDM, који аутоматски сигнализирају промену расподеле.
• Логовање и визуелизација: чување података и метрика током времена, креирање графикона за визуелно праћење промена.
• Мониторинг перформанси модела: пад метрика квалитета (тачност, F1 и др.) може указивати на дрефт.

Пример коришћења Kolmogorov-Smirnov теста у Python-у за проверу дрефта:

from scipy.stats import ks_2samp

# historical_data и current_data су низови вредности карактеристика
statistic, p_value = ks_2samp(historical_data, current_data)
if p_value < 0.05:
    print("Откривен дрефт података")
else:
    print("Дрефт није откривен")

Стога је важно поставити редовни мониторинг података и метрика модела како бисте благовремено реаговали на дрефт.