Deriva dei dati
Nel tempo, l'accuratezza del modello può diminuire perché i dati in una o più funzionalità cambiano in termini di distribuzione, grandezza e altre proprietà. Poiché il modello originale è stato addestrato con funzionalità che contengono modelli e distribuzioni specifici, le modifiche future a queste distribuzioni influenzeranno la precisione e la qualità delle previsioni.
La deriva dei dati può essere quantificata e calcolata in vari modi. In Qlik Predict, la deriva dei dati viene calcolata con la formula dell'indice di stabilità della popolazione. Vedere Monitoraggio della deriva dei dati nei modelli distribuiti.
Una best practice consiste nel monitorare il modello per rilevare la deriva dei dati confrontando il set di dati di addestramento originale con il set di dati di applicazione più aggiornato su cui si stanno generando le previsioni. Quando la deriva dei dati raggiunge una soglia specifica, riaddestrare il modello o configurare un nuovo modello se il problema di machine learning originale è cambiato in modo sostanziale.
Per ulteriori informazioni sulla valutazione delle prestazioni del modello nel tempo, vedere Valutazione delle prestazioni del modello nel tempo.
Esempio
Supponiamo che un'azienda abbia un insieme di prodotti che si è stabilito essere popolari principalmente tra i consumatori di età pari o superiore a 45 anni. La distribuzione dei valori per una funzionalità Age potrebbe avere il seguente aspetto.
Grafico a barre che mostra le vendite dell'azienda che attraggono maggiormente i consumatori di età superiore ai 45 anni.
Di recente, l'azienda ha introdotto un nuovo prodotto commercializzato per attrarre anche i consumatori più giovani. Quando il prodotto viene venduto come previsto, si nota una significativa deriva delle funzionalità per la funzionalità Age.
Grafico a barre che mostra le vendite dell'azienda distribuite in modo più uniforme, con le vendite dell'azienda che attraggono in modo più equo i consumatori di tutte le età.
Monitoraggio della deriva dei dati in Qlik Predict
Qlik Predict dispone di strumenti integrati per aiutare a rilevare la deriva dei dati per singola funzionalità all'interno dei modelli distribuiti. Per ulteriori informazioni, vedere Monitoraggio della deriva dei dati nei modelli distribuiti.