# Monitoraggio della deriva dei dati nei modelli distribuiti

Nel pannello Monitoraggio della deriva dei dati nella distribuzione di ML, è possibile analizzare la deriva dei dati per il modello distribuito di origine. Il monitoraggio della deriva dei dati consente di identificare le modifiche apportate alle distribuzioni di una o più funzioni utilizzate per addestrare il modello.

Quando la deriva calcolata per una funzione supera il valore di 0,25, si consiglia di riaddestrare il modello con i dati più recenti o di configurare un nuovo modello se la domanda di machine learning originale è cambiata in modo significativo.

Analisi della deriva dei dati in Qlik Predict

Analisi della deriva dei dati in Qlik Predict

Analisi della deriva dei dati in Qlik PredictQlik Predict ![Analisi incorporata che mostra i calcoli della deriva delle funzioni per un modello distribuito.](https://help.qlik.com/it-IT/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Resources/Images/ui_ml-data-drift-monitor.png)

## Calcoli della deriva dei dati in Qlik Predict

In Qlik Predict, la deriva dei dati viene calcolata tramite la formula dell'indice di stabilità della popolazione (PSI).

È possibile identificare una deriva significativa dei dati per una funzionalità osservando il relativo valore PSI. Se il valore PSI è maggiore o uguale a 0,25, considerare di addestrare nuovamente il modello o di creare un nuovo esperimento.

Valori e indicazioni dell'indice di stabilità della popolazione (PSI)

| Valore PSI | Descrizione |
| --- | --- |
| Inferiore a 0,1 | Deriva bassa |
| Superiore a 0,1 ma inferiore a 0,25 | Deriva minore |
| Maggiore o uguale a 0,25 | Deriva significativa |

## Avvio di un'analisi della deriva dei dati

Procedere come indicato di seguito:

1. Aprire una distribuzione di ML.

2. Dal pannello di sinistra, selezionare Monitoraggio deriva dei dati.

Viene generata un'analisi incorporata.

### Disponibilità dell'analisi

I nuovi calcoli per la deriva dei dati non vengono generati immediatamente quando si apre un'analisi. I calcoli sulla deriva dei dati vengono generati una volta al giorno alle 16:30 UTC.

## Utilizzo delle analisi integrate

Utilizzare l'interfaccia interattiva per analizzare il modello distribuito utilizzando le analisi integrate.

### Esecuzione di selezioni

Utilizzare le selezioni per affinare i dati. È possibile selezionare le funzioni e i relativi valori o intervalli specifici e filtrare per date e intervalli di importanza specifici. In alcuni casi, può essere necessario effettuare una o più selezioni per le visualizzazioni che si desidera mostrare. Fare clic sui valori dei dati nelle visualizzazioni per effettuare le selezioni.

È possibile lavorare con le selezioni nei seguenti modi:

* Selezionare i valori facendo clic sul contenuto, definendo gli intervalli e tramite tracciamento.

* Cercare nei grafici per selezionare i valori.

* Fare clic su un campo selezionato nella barra degli strumenti nella parte superiore dell'analisi incorporata. Ciò consente di cercare nelle selezioni esistenti, di bloccarle o sbloccarle e di modificarle ulteriormente.

* Nella barra degli strumenti nella parte superiore dell'analisi incorporata, fare clic su the Rimuovi icon per rimuovere una selezione. Cancellare tutte le selezioni facendo clic sull'icona the Cancella selezioni icon.

* Spostarsi avanti e indietro nelle selezioni facendo clic su the Vai indietro nelle selezioni icon e the Vai avanti nelle selezioni icon.

## Analisi della deriva delle funzioni e dell'importanza

Utilizzare il grafico Deriva delle funzionalità vs. importanza per analizzare la deriva delle funzionalità e l'importanza della permutazione insieme. Utilizzando i modelli di cambiamento dell'importanza è possibile identificare quando i cambiamenti nella deriva avvengono in parallelo. Visualizzando queste due metriche insieme, è possibile scoprire nuovi modelli emergenti e sviluppare una comprensione più profonda delle tendenze che interessano i dati.

Per comprendere il significato dei punteggi di deriva per le prestazioni del modello, consultare [Calcoli della deriva dei dati in Qlik Predict](https://help.qlik.com/it-IT/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/monitor-drift.htm#Calc).

## Monitoraggio della deriva della funzioni nel tempo

Nel grafico Deriva delle funzionalità nel tempo, visualizzare la timeline per ogni calcolo di deriva e analizzare i cambiamenti che si sono verificati nel tempo man mano che vengono generate nuove previsioni.

È stata aggiunta una linea di riferimento a un valore PSI di 0,25 per indicare quando una funzione indica una deriva significativa. Per maggiori informazioni sul significato dei punteggi di deriva per le prestazioni del modello, consultare [Calcoli della deriva dei dati in Qlik Predict](https://help.qlik.com/it-IT/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/monitor-drift.htm#Calc).

## Visualizzazione della distribuzione delle funzioni

Il grafico Distribuzione dei valori è utile per confrontare la distribuzione dei valori per una funzionalità tra il training set e il set di dati utilizzato per l'ultima previsione generata con il modello. È possibile identificare quali intervalli di una funzione sono più o meno influenzati dalla deriva.

Le barre blu indicano la percentuale di valori nell'ultimo set di dati di applicazione che rientrano in ciascun intervallo. I marcatori viola a forma di cerchio mostrano la percentuale di valori nel training set che rientrano in ciascun intervallo. Se si nota una grande differenza tra l'altezza delle barre e la posizione dei marcatori, è probabile che l'intervallo sia influenzato dalla deriva.

## Limitazioni

Il monitoraggio della deriva dei dati non è disponibile per i modelli di serie temporali.

## Ulteriori informazioni

* [Deriva dei dati](https://help.qlik.com/it-IT/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/data-drift.htm)