概念ドリフト

term_id: concept_drift

Category: basic_concepts

Definition

概念ドリフトは、新しいデータが入ってくるにつれて、入力特徴量とターゲット出力の間の関係が変化する機械学習の現象です。これは、ユーザーの行動などが変化する動的な環境でよく発生します。

Summary

概念ドリフトとは、対象変数の統計的性質が時間とともに変化し、モデルのパフォーマンスが低下する現象です。

Key Concepts

データ分布のシフト
モデルの劣化
オンライン学習
再トレーニング

Use Cases

不正検出システム
株式市場予測
顧客離脱モデリング