Model sürüklenmesi

Model Kayması (kavram kayması veya veri kayması olarak da bilinir) makine öğrenimi ve analitikte önemli bir kavramdır. Değişen veriler ve/veya ortam nedeniyle analitik bir modelin tahmin doğruluğunun zaman içinde düştüğü süreci ifade eder. Değişen veriler ve/veya ortam, değişen iş ihtiyaçları, değişen müşteri davranışları veya değişen ekonomik koşullar dahil olmak üzere çok sayıda kaynaktan gelebilir.

Tipik olarak, bir model ilk oluşturulduğunda iyi performans gösterir ve test veri setlerine karşı sonuçları doğru bir şekilde tahmin edebilir. Ancak, modeli çevreleyen ortam değiştikçe, modelin bu sonuçları doğru bir şekilde tahmin etme yeteneği azalmaya başlar. Bu durum model kayması olarak bilinir. Bu nedenle, bir modelin tahminlerinin doğruluğunun devam etmesini sağlamak için model kayması izlenmeli ve yönetilmelidir.

Model kaymasını azaltmaya yardımcı olmak için kullanılabilecek çeşitli stratejiler vardır. Bunlar arasında veri yeniden eğitimi, model doğrulama, özellik mühendisliği ve veri artırımı yer alır. Verilerin yeniden eğitilmesinde model, değişen ortama daha iyi uyum sağlamak için yeni ve daha güncel verilerle yeniden eğitilir. Model doğrulama, doğruluğunun azaldığı alanları belirlemek için bir modelin performansını test verileriyle ölçme sürecidir. Özellik mühendisliği, altta yatan verilere daha uygun sonuçlar üretmek için veri setinin özelliklerinin manipüle edilmesini içerir. Son olarak, veri artırımı, bir modelin performansını artırmak için veri setine yeni veri noktalarının eklenmesini içerir.

Model kayması, makine öğrenimi modellerini tasarlarken ve sürdürürken dikkate alınması gereken önemli bir kavramdır. Kuruluşlar, model kaymasını yakından izleyerek ve yöneterek modellerinin her zaman en yüksek doğrulukta çalışmasını sağlayabilir.