モデル・ドリフト

モデルドリフト（コンセプトドリフト、データドリフトとも呼ばれる）は、機械学習やアナリティクスにおける重要な概念である。これは、データや環境の変化により、分析モデルの予測精度が時間とともに低下するプロセスを指す。変化するデータや環境は、ビジネスニーズの変化、顧客行動の変化、経済状況の変化など、多くのソースからもたらされる可能性があります。

通常、モデルを作成した当初はうまく機能し、テストデータセットに対して正確に結果を予測することができます。しかし、モデルを取り巻く環境が変化すると、その結果を正確に予測するモデルの能力は低下し始めます。これはモデルドリフトとして知られています。したがって、モデルの予測精度を継続的に確保するためには、モデルドリフトを監視・管理する必要があります。

モデルのドリフトを軽減するために採用できる戦略はいくつかある。データ再トレーニング、モデル検証、フィーチャーエンジニアリング、データ増強などである。データ再トレーニングでは、変化する環境により適合させるために、新しい最新のデータを用いてモデルを再トレーニングします。モデルの検証は、精度が低下した部分を特定するために、テストデータに対してモデルのパフォーマンスを測定するプロセスである。フィーチャーエンジニアリングでは、基礎データにより近い結果を出すために、データセットのフィーチャーを操作する。最後に、データ増強では、モデルのパフォーマンスを向上させるために、データセットに新しいデータポイントを追加します。

モデル・ドリフトは、機械学習モデルを設計・維持する際に考慮すべき重要な概念です。モデル・ドリフトを綿密に監視・管理することで、組織はモデルが常に最高の精度で動作するようにすることができます。