Video: Was ist Modelldrift beim maschinellen Lernen?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-15 23:42
Aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie. In Predictive Analytics und maschinelles Lernen , das Konzept Drift bedeutet, dass die statistischen Eigenschaften der Zielvariablen, die die Modell versucht, vorherzusagen, sich im Laufe der Zeit auf unvorhergesehene Weise zu verändern. Dies führt zu Problemen, da die Vorhersagen mit der Zeit ungenauer werden
Was ist außerdem Modelldrift?
Modelldrift ist der zweite Schritt des Kuhn-Zyklus. Der Zyklus beginnt in Normal Science, wo ein Feld a Modell des Verstehens (sein Paradigma), das funktioniert. Die Modell ermöglicht es den Mitgliedern eines Feldes, interessierende Probleme zu lösen.
Zweitens, was ist die Drift bei der Datenerhebung? Aber eine Sache, die Sie an Ihren Bildschirm gefesselt fühlen lässt, ist Datendrift . Datendrift ist die Summe von Daten Änderungen - denken Sie an mobile Interaktionen, Sensorprotokolle und Web-Clickstreams -, die als gutgemeinte Geschäftsoptimierungen oder Systemupdates ins Leben gerufen wurden, wie CMSWire-Mitarbeiter Girish Pancha hier ausführlicher erklärt.
Ebenso wird gefragt, was ist Drifterkennung?
Ein aufkommendes Problem bei Datenströmen ist die Erkennung des Konzepts Drift . In dieser Arbeit definieren wir eine Methode für erkennen Konzept Drift , auch bei langsamer allmählicher Veränderung. Sie basiert auf der geschätzten Verteilung der Abstände zwischen Klassifikationsfehlern.
Was ist Concept Drift beim Data Stream Mining?
Konzeptdrift im maschinellen Lernen und Data-Mining bezieht sich auf die Veränderung der Beziehungen zwischen Input und Output Daten im zugrunde liegenden Problem im Laufe der Zeit. In anderen Bereichen kann diese Änderung als „Kovariatenverschiebung“, „Datensatzverschiebung“oder „Nichtstationarität“bezeichnet werden.
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