Modello di deriva

La deriva del modello (nota anche come deriva del concetto o deriva dei dati) è un concetto importante nell'apprendimento automatico e nell'analisi. Si riferisce al processo per cui l'accuratezza predittiva di un modello analitico diminuisce nel tempo a causa del cambiamento dei dati e/o dell'ambiente. Il cambiamento dei dati e/o dell'ambiente può provenire da una moltitudine di fonti, tra cui il cambiamento delle esigenze aziendali, il cambiamento del comportamento dei clienti o il cambiamento delle condizioni economiche.

In genere, quando un modello viene creato per la prima volta, si comporta bene ed è in grado di prevedere con precisione i risultati rispetto ai set di dati di prova. Tuttavia, quando l'ambiente che circonda il modello cambia, la capacità del modello di prevedere accuratamente i risultati inizia a diminuire. Questo fenomeno è noto come deriva del modello. La deriva del modello deve quindi essere monitorata e gestita per garantire la costante accuratezza delle sue previsioni.

Esistono diverse strategie che possono essere impiegate per attenuare la deriva del modello. Queste includono la riqualificazione dei dati, la convalida del modello, l'ingegnerizzazione delle caratteristiche e l'aumento dei dati. Nella riqualificazione dei dati, il modello viene riqualificato con dati nuovi e più aggiornati per adattarsi meglio all'ambiente in evoluzione. La convalida del modello è il processo di misurazione delle prestazioni di un modello rispetto ai dati di prova, al fine di identificare le aree in cui la sua precisione è diminuita. L'ingegneria delle caratteristiche comporta la manipolazione delle caratteristiche del set di dati per produrre risultati più in linea con i dati sottostanti. Infine, l'aumento dei dati comporta l'aggiunta di nuovi punti di dati a un set di dati per migliorare le prestazioni di un modello.

La deriva del modello è un concetto importante da considerare quando si progettano e si mantengono modelli di apprendimento automatico. Monitorando e gestendo attentamente la deriva del modello, le aziende possono garantire che i loro modelli funzionino sempre con la massima precisione.