Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

❓ Как обрабатывается дрейф концепции при обучении моделей с несбалансированными классами во времени

Дрейф концепции возникает, когда со временем меняется распределение данных, в результате чего изменяется связь между признаками и метками. Это особенно критично при наличии несбалансированных классов — например, в задачах по выявлению мошенничества, где миноритарный класс может смещаться незаметно, но существенно.

В процессе обучения дрейф компенсируется регулярным обновлением или переобучением модели на актуальных данных, чтобы сохранить соответствие новым шаблонам.

Также применяются инкрементальные алгоритмы, способные адаптироваться к новым данным без полной переинициализации. Используется подход скользящего окна: устаревшие данные постепенно исключаются из обучающей выборки.

Дополнительно отслеживается динамика распределения миноритарного класса. При изменении его частоты или поведенческих характеристик пересматриваются подходы к выборке и настройки, чувствительные к дисбалансу. Метрики, такие как recall на новых поступлениях, фиксируют отклонения, сигнализируя о необходимости обновлений.

Библиотека собеса по Data Science

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

www.tg-me.com/us/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/963

908 viewsMay 7 at 17:53

❓ Как обрабатывается дрейф концепции при обучении моделей с несбалансированными классами во времени

Дрейф концепции возникает, когда со временем меняется распределение данных, в результате чего изменяется связь между признаками и метками. Это особенно критично при наличии несбалансированных классов — например, в задачах по выявлению мошенничества, где миноритарный класс может смещаться незаметно, но существенно.

В процессе обучения дрейф компенсируется регулярным обновлением или переобучением модели на актуальных данных, чтобы сохранить соответствие новым шаблонам.

Также применяются инкрементальные алгоритмы, способные адаптироваться к новым данным без полной переинициализации. Используется подход скользящего окна: устаревшие данные постепенно исключаются из обучающей выборки.

Дополнительно отслеживается динамика распределения миноритарного класса. При изменении его частоты или поведенческих характеристик пересматриваются подходы к выборке и настройки, чувствительные к дисбалансу. Метрики, такие как recall на новых поступлениях, фиксируют отклонения, сигнализируя о необходимости обновлений.

Библиотека собеса по Data Science