Die folgenden Schritte sollen einen umfassenden Leitfaden für die Steuerung dieses Prozesses bieten und eine gründliche Datenanalyse, fundierte Beurteilung und strategische Maßnahmen kombinieren, um die Auswirkungen der Function-Drift auf Ihre Modelle abzumildern.
Durch diese Schritte lernen wir, wie wir vermutete Driftmerkmale identifizieren, eine erste Ablationsanalyse durchführen, die Merkmalsdrift simulieren, unsere Modelle neu trainieren und bewerten und vor allem, wie wir auf der Grundlage unserer Erkenntnisse strategische Entscheidungen treffen.
Die Identifizierung von Merkmalsdrift erfordert häufig sowohl statistische Techniken als auch Domänenkenntnisse. Hier sind einige gängige Methoden:
Überwachen von Function-Verteilungen
Eine einfache Möglichkeit, Function-Drift zu erkennen, besteht darin, die Verteilungen Ihrer Options im Laufe der Zeit kontinuierlich zu überwachen. Jede signifikante Änderung der Verteilung könnte auf eine mögliche Drift hinweisen.
Angenommen, Ihr Modell prognostiziert die Kundenabwanderung für ein Telekommunikationsunternehmen anhand von Funktionen wie der Anzahl der Anrufe, der durchschnittlichen Anrufdauer und der Datennutzung. Wenn Sie plötzlich einen Anstieg der durchschnittlichen Anrufdauer oder des Datenverbrauchs bemerken, könnte dies auf eine Änderung des Kundenverhaltens und damit auf eine Funktionsdrift hinweisen.
Verwendung statistischer Checks
Statistische Checks wie der Kolmogorov-Smirnov (KS)-Take a look at oder der Chi-Quadrat-Take a look at können verwendet werden, um die Merkmalsverteilungen zwischen verschiedenen Zeiträumen zu vergleichen. Diese Checks quantifizieren den Unterschied zwischen Verteilungen und geben Ihnen einen Eindruck davon, wie stark ein Function möglicherweise abgedriftet ist. Wenn der statistische Take a look at darauf hinweist, dass der Unterschied zwischen den Verteilungen signifikant ist, könnte dies ein Zeichen für eine Merkmalsdrift sein. [1]
Domänenwissen nutzen
Domänenkenntnisse können Ihnen auch dabei helfen, zu erkennen, welche Funktionen wahrscheinlich abweichen. Wenn Sie sich der externen Faktoren bewusst sind, die Ihre Funktionen beeinflussen können, können Sie diese Funktionen genauer überwachen. Wenn Sie beispielsweise mit einem Modell arbeiten, das Immobilienpreise vorhersagt, und gerade eine neue Richtlinie eingeführt wurde, die sich auf die Grundsteuer auswirkt, sollten Sie die steuerbezogenen Merkmale genau auf mögliche Abweichungen überwachen.
Denken Sie daran, dass die Drifterkennung keine einmalige Aktivität ist, sondern ein fortlaufender Prozess. Durch kontinuierliche Überwachung und Anpassung können Sie der Funktionsabweichung immer einen Schritt voraus sein und die Leistung Ihrer Modelle über einen längeren Zeitraum aufrechterhalten.
Ausführlichere Informationen zum Identifizieren von Merkmalen finden Sie hier Post
