Deriva do modelo

O desvio de modelo (também conhecido como desvio de conceito ou desvio de dados) é um conceito importante em aprendizado de máquina e análise. Ele se refere ao processo pelo qual a precisão preditiva de um modelo analítico cai com o tempo devido à alteração dos dados e/ou do ambiente. Os dados e/ou o ambiente em constante mudança podem ser provenientes de diversas fontes, incluindo mudanças nas necessidades comerciais, nos comportamentos dos clientes ou nas condições econômicas.

Normalmente, quando um modelo é criado pela primeira vez, ele tem um bom desempenho e é capaz de prever com precisão os resultados em relação aos conjuntos de dados de teste. Entretanto, à medida que o ambiente em torno do modelo muda, a capacidade do modelo de prever com precisão esses resultados começa a diminuir. Isso é conhecido como desvio do modelo. Portanto, o desvio do modelo deve ser monitorado e gerenciado para garantir a precisão contínua das previsões de um modelo.

Há várias estratégias que podem ser empregadas para ajudar a mitigar o desvio do modelo. Entre elas estão o retreinamento de dados, a validação de modelos, a engenharia de recursos e o aumento de dados. No retreinamento de dados, o modelo é retreinado com dados novos e mais atualizados para se adequar melhor ao ambiente em constante mudança. A validação do modelo é o processo de medir o desempenho de um modelo em relação aos dados de teste para identificar quaisquer áreas em que sua precisão tenha diminuído. A engenharia de recursos envolve a manipulação dos recursos do conjunto de dados para produzir resultados mais alinhados com os dados subjacentes. Por fim, o aumento de dados envolve a adição de novos pontos de dados a um conjunto de dados para melhorar o desempenho de um modelo.

O desvio de modelo é um conceito importante a ser considerado ao projetar e manter modelos de aprendizado de máquina. Ao monitorar e gerenciar de perto o desvio de modelos, as organizações podem garantir que seus modelos estejam sempre funcionando com precisão máxima.