프로덕션 환경의 회사 XGBoost 모델에서 몇 달 후 F1 점수가 SageMaker Model Monitor에 의해 이전에 기록된 기준 임계값과 비교하여 크게 떨어졌습니다. F1 점수 감소의 가장 가능성 있는 원인은 무엇입니까?

F1 점수가 시간이 지남에 따라 크게 감소한 가장 가능성 있는 원인은 개념 변화(concept drift)입니다. 개념 변화는 모델이 훈련된 데이터와 예측에 사용되는 실제 데이터 간의 관계가 변경될 때 발생합니다. 고객 행동, 시장 동향 또는 기타 외부 요인의 변화로 인해 모델의 예측 정확도가 저하될 수 있습니다. 다른 옵션들은 다음과 같은 이유로 가능성이 낮습니다. 모델 아키텍처가 너무 단순했다면 초기 F1 점수도 낮았을 것입니다. 기준 데이터 세트의 누락된 값 문제는 모델 훈련 시점에 발견되었거나, 발견되지 않았더라도 시간이 지남에 따른 점수 하락의 직접적인 원인이 되기 어렵습니다. 기준을 계산할 때 잘못된 ground-truth 레이블이 제공되었다면, 초기 F1 점수도 부정확했을 것이며, 시간이 지남에 따라 점수가 하락하는 원인이 되지는 않습니다.