La dérive des données est un changement au fil du temps des propriétés statistiques ou de la distribution des données d’entrée utilisées par un modèle. Elle peut rendre les données d’entraînement moins représentatives des conditions réelles et réduire la performance du modèle si elle n’est pas surveillée, examinée et corrigée.
Data drift occurs when the training data no longer is representative of reality. User behavior, data collection, and the data environment can change at any time, and this can lead to a reduction in model performance.
When the statistical properties of distribution of data changes over time, impacting the performance of the model.
A side-by-side comparison of Data Drift and Model Drift. Understand how changes in input-data distribution differ from changes or degradation in model performance over time.
A side-by-side comparison of Data Drift and Concept Drift. Understand whether a model problem comes from changing input distributions or changing relationships between inputs and outcomes.