Konzeptdrift

Concept Drift oder data drift bedeutet im Bereich der prädiktiven Analysen und des Maschinellen Lernens, dass sich die statistischen Eigenschaften der Zielvariable, die ein Modell vorherzusagen versucht, im Laufe der Zeit unvorhergesehen ändern. Das führt dazu, dass die Vorhersagen, die dieses Modell trifft, im Laufe der Zeit ungenauer werden. Der Term Concept Drift bezieht sich grundlegend auf das Phänomen einer sich ändernden Zielvariable, wird aber auch für zeitabhängige Änderungen von Eingabedaten, die sich gleichwohl auf Vorhersageergebnisse auswirken, verwendet.