Новый метод мониторинга качества моделей машинного обучения
Размещено на сайте 23.06.2022
В связи с форс-мажорными ситуациями отследить дрейф данных по заемщикам стандартными методами становится практически невозможно — меняются не только сами признаки, но и их взаимосвязи. Решением может стать плотностной анализ многомерных распределений. Метод построен на сравнении распределений узловых точек и позволяет оценить изменение качества модели практически в реальном времени.
Михаил ГРАДЕНКО, Банк «Открытие», директор направления Data Science