Motius-Glossar

Concept Drift, auch bekannt als Data Drift oder Model Drift, bezieht sich auf das Machine Learning Phänomen, bei dem sich die statistischen Eigenschaften der Zielvariablen oder der Datenverteilung im Laufe der Zeit ändern. Mit anderen Worten: Die Beziehungen und Muster, die das Modell während des Trainings gelernt hat, werden ungenauer oder sogar obsolet, wenn neue Daten verfügbar werden.