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Guía del usuario de Communications Mining

Última actualización 9 de mar. de 2026

Deriva del concepto

En el análisis predictivo y el aprendizaje automático, el término desviación de conceptos o deriva de datos significa que las propiedades de las variables de destino, es decir, los temas y conceptos subyacentes a cada una de las etiquetas que el modelo intenta predecir, cambian con el tiempo de forma imprevista. maneras.

Esencialmente, los datos más recientes que llegan al conjunto de datos serán cada vez más diferentes con el tiempo de los datos originales en los que se entrenó el modelo.

Esto causa problemas porque las predicciones se vuelven menos precisas a medida que pasa el tiempo, y las variables que el modelo intenta predecir se vuelven cada vez más diferentes de los datos de entrenamiento.

La desviación de conceptos es una de las razones clave por las que es importante mantener adecuadamente los modelos utilizados en los casos de uso de producción. Por ejemplo, las automatizaciones pueden realizarse realizando una pequeña cantidad de entrenamiento de excepciones de forma programada.

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