Telegram Group & Telegram Channel
Что делать, если распределение данных меняется со временем? Как это влияет на валидацию и Early Stopping

Когда данные со временем «плывут» (то есть меняется их распределение), фиксированный валидационный набор устаревает. В этом случае Early Stopping может остановить обучение в «лучшей» точке для старого распределения, но не для актуального.

🔍 Что можно сделать

1. Обновлять или ротационно менять валидационный набор
— Чтобы он отражал текущее состояние данных, а не прошлое.


2. Использовать скользящие метрики или онлайн-мониторинг
— Особенно в потоковых системах: метрики качества считаются по «живым» данным, а не по статичному отрезку.


3. Переобучать или дообучать модель при обнаружении дрейфа
— Если обнаружили drift, стоит не просто дообучить модель, а пересобрать или адаптировать её с учётом новых данных.


⚠️ Подводный камень:
Если валидация остаётся неизменной, вы можете не заметить, что модель перестала работать. Early Stopping в этом случае остановит обучение слишком рано или слишком поздно — и модель будет плохо обобщать на реальные данные.

Библиотека собеса по Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/ds_interview_lib/984
Create:
Last Update:

Что делать, если распределение данных меняется со временем? Как это влияет на валидацию и Early Stopping

Когда данные со временем «плывут» (то есть меняется их распределение), фиксированный валидационный набор устаревает. В этом случае Early Stopping может остановить обучение в «лучшей» точке для старого распределения, но не для актуального.

🔍 Что можно сделать

1. Обновлять или ротационно менять валидационный набор
— Чтобы он отражал текущее состояние данных, а не прошлое.


2. Использовать скользящие метрики или онлайн-мониторинг
— Особенно в потоковых системах: метрики качества считаются по «живым» данным, а не по статичному отрезку.


3. Переобучать или дообучать модель при обнаружении дрейфа
— Если обнаружили drift, стоит не просто дообучить модель, а пересобрать или адаптировать её с учётом новых данных.


⚠️ Подводный камень:
Если валидация остаётся неизменной, вы можете не заметить, что модель перестала работать. Early Stopping в этом случае остановит обучение слишком рано или слишком поздно — и модель будет плохо обобщать на реальные данные.

Библиотека собеса по Data Science

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/984

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

China’s stock markets are some of the largest in the world, with total market capitalization reaching RMB 79 trillion (US$12.2 trillion) in 2020. China’s stock markets are seen as a crucial tool for driving economic growth, in particular for financing the country’s rapidly growing high-tech sectors.Although traditionally closed off to overseas investors, China’s financial markets have gradually been loosening restrictions over the past couple of decades. At the same time, reforms have sought to make it easier for Chinese companies to list on onshore stock exchanges, and new programs have been launched in attempts to lure some of China’s most coveted overseas-listed companies back to the country.

The S&P 500 slumped 1.8% on Monday and Tuesday, thanks to China Evergrande, the Chinese property company that looks like it is ready to default on its more-than $300 billion in debt. Cries of the next Lehman Brothers—or maybe the next Silverado?—echoed through the canyons of Wall Street as investors prepared for the worst.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from cn


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA