Model XGBoost firmy w środowisku produkcyjnym wykazuje znaczny spadek wyniku F1 po kilku miesiącach, w porównaniu z progiem bazowym zarejestrowanym wcześniej przez SageMaker Model Monitor. Jaka jest najbardziej prawdopodobna przyczyna obniżonego wyniku F1?

Spadek wyniku F1 w modelu produkcyjnym po kilku miesiącach, w porównaniu z wartością bazową, najczęściej wskazuje na dryf koncepcji (concept drift). Dryf koncepcji oznacza, że relacja między zmiennymi wejściowymi a zmiennymi docelowymi zmieniła się w czasie, co sprawia, że model, który był skuteczny w momencie trenowania, staje się mniej dokładny na nowych danych. W przypadku danych klientów może to być spowodowane zmianami w zachowaniach klientów, trendach rynkowych lub innych czynnikach zewnętrznych. Pozostałe opcje są mniej prawdopodobne: Zbyt prosta architektura modelu zazwyczaj skutkowałaby niskim wynikiem F1 od początku, a nie spadkiem po kilku miesiącach. Problemy z jakością danych w zestawie treningowym wpłynęłyby na początkową wydajność modelu, a nie na jej pogorszenie w czasie. Nieprawidłowe etykiety ground-truth w Model Monitor wpłynęłyby na raportowane wartości bazowe, ale nie na rzeczywistą wydajność modelu w środowisku produkcyjnym.