Bir perakende şirketinin günlük satış tahmin modeli, üç haftadır hatalı tahminler üretiyor. Bir AWS Glue job'u, gerçek satışları ve model tahminlerini her gün S3'e ekliyor. ML ekibi, bir SageMaker Studio notebook'unda modeldeki bozulmayı araştırıyor. Zaman içindeki model bozulmasını en doğru şekilde hangi görselleştirme gösterecektir?

Modelin zaman içindeki bozulmasını en iyi şekilde değerlendirmek için, performans metriğinin (bu durumda hata) zaman içindeki değişimini gösteren bir görselleştirme gereklidir. Haftalık ortalama mutlak hata (MAE) gibi bir performans metriğinin çizgi grafiği, modelin performansının zamanla nasıl değiştiğini açıkça ortaya koyar ve bozulmanın ne zaman başladığını ve ne kadar şiddetli olduğunu gösterir. Diğer seçenekler neden uygun değil: Satışların histogramı, modelin performansından ziyade veri dağılımındaki değişiklikleri gösterir. Hataların histogramı, belirli bir zaman dilimindeki hataların dağılımını gösterir ancak zaman içindeki eğilimi doğrudan yansıtmaz. İki ayrı histogramı karşılaştırmak, bir çizgi grafiği kadar net bir eğilim sunmaz. Dağılım grafiği, satışlar ile hatalar arasındaki ilişkiyi gösterir ancak modelin zaman içindeki genel performans bozulmasını doğrudan ölçmez.