რა არის მოდელის დრიფტი მანქანათმცოდნეობაში?

2024 ავტორი: Lynn Donovan | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2023-12-15 23:49

Ვიკიპედიიდან, უფასო ენციკლოპედიიდან. პროგნოზირებულ ანალიტიკაში და მანქანათმცოდნეობა , კონცეფცია დრიფტი ნიშნავს, რომ სამიზნე ცვლადის სტატისტიკური თვისებები, რომელიც მოდელი ცდილობს წინასწარ განსაზღვროს, შეიცვალოს დროთა განმავლობაში გაუთვალისწინებელი გზებით. ეს იწვევს პრობლემებს, რადგან დროთა განმავლობაში პროგნოზები ნაკლებად ზუსტი ხდება

ამას გარდა, რა არის მოდელის დრიფტი?

მოდელის დრიფტი არის კუნის ციკლის მეორე საფეხური. ციკლი იწყება ნორმალურ მეცნიერებაში, სადაც დარგს აქვს ა მოდელი გაგება (მისი პარადიგმა), რომელიც მუშაობს. The მოდელი დარგის წევრებს საშუალებას აძლევს გადაწყვიტონ საინტერესო პრობლემები.

მეორეც, რა არის დრეიფი მონაცემთა შეგროვებაში? მაგრამ ერთი რამ, რაც ეკრანთან მიჯაჭვულობის შეგრძნებას გიტოვებს, არის მონაცემთა დრიფტი . მონაცემთა დრიფტი არის ჯამი მონაცემები ცვლილებები - იფიქრეთ მობილური ურთიერთქმედებებზე, სენსორების ჟურნალებზე და ვებ დაწკაპუნებებზე - რამაც დაიწყო ცხოვრება, როგორც კეთილსინდისიერი ბიზნეს შესწორებები ან სისტემის განახლებები, როგორც CMSWire-ის მონაწილე, გირიშ პანჩა, უფრო დეტალურად განმარტავს აქ.

ანალოგიურად, ისმის კითხვა, რა არის დრიფტის გამოვლენა?

მონაცემთა ნაკადებში გაჩენილი პრობლემაა გამოვლენა კონცეფციის დრიფტი . ამ ნაშრომში ჩვენ განვსაზღვრავთ მეთოდს გამოვლენა შინაარსი დრიფტი ნელი თანდათანობითი ცვლილების შემთხვევაშიც კი. იგი ეფუძნება კლასიფიკაციის შეცდომებს შორის მანძილების სავარაუდო განაწილებას.

რა არის კონცეფციის დრიფტი მონაცემთა ნაკადის მაინინგში?

კონცეფციის დრიფტი მანქანათმცოდნეობაში და მონაცემების მოპოვება ეხება შეყვანისა და გამომავალი ურთიერთობის ცვლილებას მონაცემები დროთა განმავლობაში ძირითად პრობლემაში. სხვა დომენებში ამ ცვლილებას შეიძლება ეწოდოს „კოვარიატული ცვლა“, „მონაცემთა ნაკრების ცვლა“ან „არასტაციონარული“.