Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

👇 Как выявлять и обрабатывать концептуальный дрейф (concept drift) в потоковых данных

Когда распределение входных данных или целевой переменной меняется со временем, модель начинает деградировать. Чтобы минимизировать ущерб:

➡️ Мониторинг статистик — отслеживать метрики качества и распределения признаков, использовать тесты вроде K-S или PSI.

➡️ Скользящее окно обучения — хранить только последние N наблюдений и регулярно дообучать модель.

➡️ Адаптивные алгоритмы — применять модели, которые сами подстраиваются под новые данные (например, online gradient descent или адаптивные леса).

➡️ Гибридные ансамбли — совмещать несколько моделей с разными “возрастами” данных, постепенно замещая устаревшие.

Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤4

www.tgoop.com/ds_interview_lib/1112

711 viewsAug 10 at 18:01

👇 Как выявлять и обрабатывать концептуальный дрейф (concept drift) в потоковых данных

Когда распределение входных данных или целевой переменной меняется со временем, модель начинает деградировать. Чтобы минимизировать ущерб:

➡️ Мониторинг статистик — отслеживать метрики качества и распределения признаков, использовать тесты вроде K-S или PSI.

➡️ Скользящее окно обучения — хранить только последние N наблюдений и регулярно дообучать модель.

➡️ Адаптивные алгоритмы — применять модели, которые сами подстраиваются под новые данные (например, online gradient descent или адаптивные леса).

➡️ Гибридные ансамбли — совмещать несколько моделей с разными “возрастами” данных, постепенно замещая устаревшие.

Библиотека собеса по Data Science