Модель прогнозирования ежедневных продаж розничной компании выдает неточные прогнозы в течение трех недель. Ежедневно задание AWS Glue добавляет фактические продажи и прогнозы модели в S3. Команда ML исследует деградацию модели в ноутбуке SageMaker Studio. Какая визуализация наиболее точно покажет деградацию модели с течением времени?

Линейный график, показывающий еженедельную среднюю абсолютную ошибку (MAE) модели, является наиболее подходящим для отслеживания деградации модели с течением времени. MAE - это метрика, которая измеряет среднюю величину ошибок в наборе прогнозов, что напрямую указывает на точность модели. Построение MAE на линейном графике позволяет визуально определить тенденции ухудшения производительности модели за последние три недели и сравнить ее с предыдущими периодами. Гистограммы ошибок или продаж показывают распределение, но не тенденцию во времени. Диаграммы рассеяния могут показать корреляцию, но не так эффективно отображают изменение метрики производительности с течением времени, как линейный график.