論文の概要: Concept Drift and Covariate Shift Detection Ensemble with Lagged Labels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04759v3
- Date: Tue, 15 Dec 2020 03:49:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-16 21:26:49.034845
- Title: Concept Drift and Covariate Shift Detection Ensemble with Lagged Labels
- Title（参考訳）: ラベルを付加したコンセプトドリフトと共変量シフト検出
- Authors: Yiming Xu, Diego Klabjan
- Abstract要約: 変更を検出し、モデルを再訓練することが重要です。
1) 分類誤り率のみを信号として使用すること,2) サンプルから特徴が受信された後に真実ラベルがすぐに利用可能であると仮定すること,3) 変更時にモデルの再トレーニングに使用するデータを決定することができないこと,の3つの弱点がある。
まず,6つの異なる信号を用いてデータの特徴を広範囲に把握し,ラベルのラグを許容し,ラグ後に対応する特徴のラベルを受信することで,第2の問題を解決する。
第3の問題として,提案手法は再トレーニングに使用するデータを自動的に決定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.826118321715455
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In model serving, having one fixed model during the entire often life-long
inference process is usually detrimental to model performance, as data
distribution evolves over time, resulting in lack of reliability of the model
trained on historical data. It is important to detect changes and retrain the
model in time. The existing methods generally have three weaknesses: 1) using
only classification error rate as signal, 2) assuming ground truth labels are
immediately available after features from samples are received and 3) unable to
decide what data to use to retrain the model when change occurs. We address the
first problem by utilizing six different signals to capture a wide range of
characteristics of data, and we address the second problem by allowing lag of
labels, where labels of corresponding features are received after a lag in
time. For the third problem, our proposed method automatically decides what
data to use to retrain based on the signals. Extensive experiments on
structured and unstructured data for different type of data changes establish
that our method consistently outperforms the state-of-the-art methods by a
large margin.
- Abstract（参考訳）: モデルサービスでは、生涯にわたる推論プロセス全体を通して1つの固定されたモデルを持つことは、データ分散が時間とともに進化するにつれて、モデルのパフォーマンスを損なうことになり、履歴データでトレーニングされたモデルの信頼性が失われる。
変更を検出し、モデルを再トレーニングすることが重要です。
既存の手法では,(1)分類誤り率のみを信号として使用すること,(2)サンプルから特徴が受信された後に真実ラベルがすぐに利用可能であると仮定すること,(3)変更時にモデルの再トレーニングに使用するデータを決定することができないこと,の3つの弱点がある。
まず,6つの異なる信号を用いてデータの特徴を広範囲に把握し,ラベルのラグを許容し,ラグ後に対応する特徴のラベルを受信することで,第2の問題を解決する。
第3の問題として,提案手法では,信号に基づいて再トレーニングするデータを自動的に決定する。
異なる種類のデータ変更に対する構造化データと非構造化データに関する広範囲な実験は、この手法が最先端のメソッドを一貫して高いマージンで上回っていることを証明している。
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