В области машинного обучения модели обычно обучаются на исторических данных, чтобы делать прогнозы в реальных сценариях. Однако базовое распределение данных может меняться со временем из-за различных факторов, что приводит к явлению, известному как «дрейф концепций». Дрейф концепции происходит, когда статистические свойства целевой переменной или входных признаков меняются, что делает обученную модель менее эффективной или даже устаревшей. В этой статье мы углубимся в концепцию дрейфа концепций, его причины, методы обнаружения и стратегии адаптации, чтобы обеспечить постоянную точность и надежность моделей машинного обучения.
Что такое концептуальный дрейф?
Дрейф концепции, также известный как «ковариантный сдвиг» или «дрейф данных», относится к ситуации, когда взаимосвязь между входными функциями и целевой переменной изменяется с течением времени. Другими словами, предположения, сделанные во время обучения модели, больше не действуют в операционной среде, что приводит к снижению точности прогнозирования.
Причины дрейфа понятий
Дрейф концепции может возникать из разных источников:
- Изменение поведения пользователей. Изменения в предпочтениях пользователей, тенденциях или внешних факторах могут изменить базовое распределение данных.
- Сезонные закономерности. Данные, собранные в разное время года, могут иметь различные закономерности и распределение.
- Изменения в бизнес-правилах. Изменения в бизнес-правилах, положениях или политиках могут повлиять на формирование данных и привести к изменению концепции.
- Внешние события. Катастрофические события, экономические или социальные сдвиги могут повлиять на распространение данных.
Типы концептуального дрейфа
Дрейф понятий можно разделить на два основных типа:
- Внезапный дрейф. Внезапный дрейф концепции возникает, когда происходит резкое и значительное…
