Impara Monitoraggio del Modello e Deriva dei Dati

I modelli di machine learning in produzione operano in un ambiente dinamico in cui sia i dati sia il contesto aziendale sottostante possono cambiare nel tempo. Due fenomeni chiave da monitorare sono il model drift e il data drift.

Il model drift si riferisce al calo delle prestazioni del modello quando la relazione tra le caratteristiche di input e la variabile target cambia. Esistono due principali tipologie di model drift:

Concept drift: la relazione statistica tra le caratteristiche e la variabile target cambia nel tempo; ciò significa che le ipotesi di base del modello non sono più valide, quindi le previsioni diventano meno accurate;
Performance drift: l'accuratezza del modello o altre metriche di valutazione peggiorano, anche se la relazione tra caratteristiche e target sembra stabile; questo può essere causato da cambiamenti di fattori esterni o da obiettivi aziendali in evoluzione.

Il data drift, invece, si verifica quando la distribuzione dei dati di input si discosta da quella su cui il modello è stato originariamente addestrato. Il data drift può essere classificato come:

Covariate drift: la distribuzione delle caratteristiche di input cambia, ma la relazione tra caratteristiche e target rimane invariata;
Prior probability drift: la distribuzione della variabile target cambia, ad esempio una variazione nella proporzione delle classi nei problemi di classificazione;
Feature distribution drift: alcune caratteristiche di input subiscono variazioni nelle loro proprietà statistiche, come media o varianza, che possono influenzare le previsioni del modello.

Monitorare questi cambiamenti è essenziale: se non si rileva il drift, le previsioni del modello possono diventare inaffidabili, portando a risultati aziendali scadenti o addirittura a gravi errori nei sistemi decisionali automatizzati. Un monitoraggio efficace consente di individuare tempestivamente questi problemi e di attivare il retraining, aggiornamenti del modello o analisi più approfondite secondo necessità.

Definizione

Model drift si verifica quando le prestazioni di un modello peggiorano a causa di cambiamenti nella distribuzione dei dati.


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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import ks_2samp

# Simulated training data and recent production data
np.random.seed(42)
training_feature = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)
recent_feature = np.random.normal(loc=0.5, scale=1.2, size=1000)

# Plot distributions
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.hist(training_feature, bins=30, alpha=0.5, label="Training Data", density=True)
plt.hist(recent_feature, bins=30, alpha=0.5, label="Recent Data", density=True)
plt.legend()
plt.title("Feature Distribution: Training vs. Recent Data")
plt.xlabel("Feature Value")
plt.ylabel("Density")
plt.show()

# Use Kolmogorov-Smirnov test to compare distributions
statistic, p_value = ks_2samp(training_feature, recent_feature)
print(f"KS Statistic: {statistic:.3f}, p-value: {p_value:.3f}")

if p_value < 0.05:
    print("Significant data drift detected.")
else:
    print("No significant data drift detected.")

Quale affermazione descrive meglio le differenze tra concept drift, performance drift, covariate drift e prior probability drift?

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Il covariate drift è una variazione dell'accuratezza del modello dovuta a nuovi fattori esterni, mentre il concept drift è uno spostamento nella distribuzione della variabile target.

Il performance drift è una variazione nella distribuzione delle caratteristiche, mentre il prior probability drift è una variazione nella relazione tra caratteristiche e target.

Il concept drift è una variazione nella relazione tra caratteristiche e target, mentre il covariate drift è una variazione nella distribuzione delle caratteristiche con la relazione caratteristica-target invariata.

Il prior probability drift è una variazione nella distribuzione delle caratteristiche di input, mentre il performance drift è una variazione nelle proprietà statistiche della variabile target.

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Sezione 1. Capitolo 13

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Concept drift: la relazione statistica tra le caratteristiche e la variabile target cambia nel tempo; ciò significa che le ipotesi di base del modello non sono più valide, quindi le previsioni diventano meno accurate;
Performance drift: l'accuratezza del modello o altre metriche di valutazione peggiorano, anche se la relazione tra caratteristiche e target sembra stabile; questo può essere causato da cambiamenti di fattori esterni o da obiettivi aziendali in evoluzione.

Covariate drift: la distribuzione delle caratteristiche di input cambia, ma la relazione tra caratteristiche e target rimane invariata;
Prior probability drift: la distribuzione della variabile target cambia, ad esempio una variazione nella proporzione delle classi nei problemi di classificazione;
Feature distribution drift: alcune caratteristiche di input subiscono variazioni nelle loro proprietà statistiche, come media o varianza, che possono influenzare le previsioni del modello.