Was bedeutet "Datenverschiebungen"?
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Datenverschiebungen passieren, wenn die Infos, die ein Modell lernt, sich im Laufe der Zeit ändern. Das kann aus verschiedenen Gründen passieren, wie zum Beispiel Änderungen im Nutzerverhalten, in der Umgebung oder durch externe Ereignisse. Daher funktioniert das Modell vielleicht nicht mehr so gut, weil es auf Daten trainiert wurde, die jetzt nicht mehr relevant sind.
Warum Datenverschiebungen wichtig sind
Wenn ein Modell mit Datenverschiebungen konfrontiert wird, können die Vorhersagen ungenauer werden. Zum Beispiel, wenn ein Modell aus früheren Daten von Kreditanträgen lernt, aber die Kriterien für Kredite sich später ändern, könnte das Modell immer noch alte Regeln vorschlagen, die jetzt nicht mehr nützlich sind.
Arten von Datenverschiebungen
Feature Shift: Das passiert, wenn sich die Verteilung der Eingabedaten ändert. Zum Beispiel, wenn sich die Nutzerdemografie einer Website ändert, könnte das Modell verwirrt sein, weil es auf andere Nutzertypen trainiert wurde.
Label Shift: Hier ändern sich die Gesamtergebnisse (oder Labels). Wenn ein Modell die Wahrscheinlichkeit von Kreditzusagen vorhersagt, aber die Bank anfängt, die Genehmigungskriterien strenger zu machen, kann das Modell veraltete Vorhersagen geben.
Concept Shift: Das passiert, wenn sich die Beziehung zwischen den Eingaben und Ausgaben ändert. Zum Beispiel, wenn die Faktoren, die über Kreditzusagen entscheiden, plötzlich aufgrund neuer Vorschriften anders werden, muss das Verständnis des Modells, was zu einer Genehmigung führt, vielleicht aktualisiert werden.
Umgang mit Datenverschiebungen
Um mit Datenverschiebungen umzugehen, ist es wichtig, die Modelle regelmäßig zu aktualisieren. Das kann gemacht werden, indem man sie mit neuen Daten neu trainiert, sodass sie sich an die aktuellen Bedingungen anpassen. Einige Methoden helfen auch dabei, Erklärungen zu liefern, warum bestimmte Vorhersagen gemacht wurden, was Entscheidungsträgern hilft, ihre Strategien basierend auf den neuesten Erkenntnissen anzupassen.
Sich an Datenverschiebungen anzupassen, hilft, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Vorhersagen zu erhalten, was es Organisationen leichter macht, informierte Entscheidungen zu treffen, auch wenn sich die Umstände ändern.