Modelldrift

Modelldrift (auch Konzeptdrift oder Datendrift genannt) ist ein wichtiges Konzept im Bereich des maschinellen Lernens und der Analytik. Es bezieht sich auf den Prozess, bei dem die Vorhersagegenauigkeit eines analytischen Modells im Laufe der Zeit aufgrund sich ändernder Daten und/oder Umgebungen abnimmt. Die sich ändernden Daten und/oder Umgebungen können aus einer Vielzahl von Quellen stammen, darunter sich ändernde Geschäftsanforderungen, sich änderndes Kundenverhalten oder sich ändernde wirtschaftliche Bedingungen.

Wenn ein Modell zum ersten Mal erstellt wird, funktioniert es normalerweise gut und kann Ergebnisse anhand von Testdatensätzen genau vorhersagen. Wenn sich jedoch die Umgebung des Modells ändert, nimmt die Fähigkeit des Modells, diese Ergebnisse genau vorherzusagen, ab. Dies wird als Modelldrift bezeichnet. Modelldrift sollte daher überwacht und verwaltet werden, um die anhaltende Genauigkeit der Vorhersagen eines Modells sicherzustellen.

Es gibt mehrere Strategien, die eingesetzt werden können, um Modelldrift zu verringern. Dazu gehören Datenneutraining, Modellvalidierung, Feature-Engineering und Datenerweiterung. Beim Datenneutraining wird das Modell mit neuen, aktuelleren Daten neu trainiert, um es besser an die sich ändernde Umgebung anzupassen. Bei der Modellvalidierung wird die Leistung eines Modells anhand von Testdaten gemessen, um Bereiche zu identifizieren, in denen seine Genauigkeit nachgelassen hat. Beim Feature-Engineering werden die Merkmale des Datensatzes bearbeitet, um Ergebnisse zu erzielen, die besser mit den zugrunde liegenden Daten übereinstimmen. Schließlich umfasst die Datenerweiterung das Hinzufügen neuer Datenpunkte zu einem Datensatz, um die Leistung eines Modells zu verbessern.

Modelldrift ist ein wichtiges Konzept, das beim Entwerfen und Warten von Modellen für maschinelles Lernen berücksichtigt werden muss. Durch genaues Überwachen und Verwalten der Modelldrift können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Modelle immer mit maximaler Genauigkeit arbeiten.