دریفت مدل در یادگیری ماشین چیست؟

2024 نویسنده: Lynn Donovan | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:46

از ویکیپدیا، دانشنامه آزاد. در تجزیه و تحلیل پیش بینی و فراگیری ماشین ، مفهوم رانش به این معنی است که ویژگی های آماری متغیر هدف، که مدل سعی در پیش بینی، تغییر در طول زمان به روش های پیش بینی نشده دارد. این باعث ایجاد مشکلاتی می شود زیرا پیش بینی ها با گذشت زمان کمتر دقیق می شوند

علاوه بر این، دریفت مدل چیست؟

دریفت مدل مرحله دوم چرخه کوهن است. چرخه در Normal Science شروع می شود، جایی که یک رشته دارای یک است مدل از درک (پارادایم آن) که کار می کند. را مدل به اعضای یک رشته اجازه می دهد تا مشکلات مورد علاقه خود را حل کنند.

ثانیاً، انحراف در جمع آوری داده ها چیست؟ اما یکی از چیزهایی که باعث می شود احساس کنید به صفحه نمایش خود وابسته هستید این است رانش داده . رانش داده ها مجموع است داده ها تغییراتی - به تعاملات تلفن همراه، گزارش‌های حسگر و جریان‌های کلیک وب فکر کنید - که زندگی را به‌عنوان بهینه‌سازی‌های تجاری یا به‌روزرسانی‌های سیستمی آغاز کردند، همانطور که Girish Pancha، مشارکت‌کننده CMSWire، در اینجا با جزئیات بیشتری توضیح می‌دهد.

به همین ترتیب سؤال می شود که تشخیص دریفت چیست؟

یک مشکل در حال ظهور در جریان داده است تشخیص از مفهوم رانش . در این کار ما یک روش برای تشخیص مفهوم رانش ، حتی در صورت تغییر تدریجی آهسته. این بر اساس توزیع تخمینی فاصله بین خطاهای طبقه بندی است.

مفهوم دریفت در داده کاوی چیست؟

رانش مفهومی در یادگیری ماشین و داده کاوی به تغییر در روابط بین ورودی و خروجی اشاره دارد داده ها در مشکل اساسی در طول زمان. در حوزه‌های دیگر، این تغییر ممکن است «تغییر متغیرهای کمکی»، «تغییر مجموعه داده‌ها» یا «ناپایداری» نامیده شود.