W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Artykuł

Pobierz BibTeX

Tytuł

Predictive Accuracy Index in evaluating the dataset shift (case study)

Autorzy

[ 1 ] Wydział Techniczny, Akademia im. Jakuba z Paradyża | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.3] Informatyka techniczna i telekomunikacja

Rok publikacji

2023

Opublikowano w

Procedia Computer Science

Rocznik: 2023 | Tom: 225

Typ artykułu

artykuł naukowy / referat

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • dataset shift
  • Univaria Predictive Accuracy Index
  • Multivariate Predictive Accuracy Index
  • monitoring of predictive model
Streszczenie

EN A dataset shift takes place in a situation, where the joint distribution of inputs and outputs differs between the stages of training, testing, and using predictive models. If the distribution of current data for the implemented forecasting model changed significantly compared to the distribution of data used to develop it, them it could lead to its incorrect operation. The aim of the study was to compare the properties of two indicators, the Univariate Predictive Accuracy Index (UPAI) and Multivariate Predictive Accuracy Index (MPAI). The research procedure was carried out in 2 scenarios. The first involved a comparison of UPAI and MPAI for the distributions of categorical variables, while the second for distributions of continuous variables. The obtained MPAI values for both scenarios were summarized and compared with the UPAI and PSI values calculated and published in our previous article [1]. The results of the experiment proved that basing the decision on the need to calibrate the model or build a completely new model on the basis of MPAI, a measure that takes into account the multivariate distribution of variables, is superior to one-dimensional measures

Strony (od-do)

3342 - 3351

DOI

10.1016/j.procs.2023.10.328

URL

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050923014862?via%3Dihub

Zaprezentowany na

27th International Conference on Knowledge Based and Intelligent Information and Engineering Sytems (KES 2023), 6-8.09.2023, Athens, Grecja

Typ licencji

CC BY-NC-ND (uznanie autorstwa - użycie niekomercyjne - bez utworów zależnych)

Tryb otwartego dostępu

otwarte czasopismo

Wersja tekstu w otwartym dostępie

ostateczna wersja opublikowana

Data udostępnienia

12.2023 (Data domniemana)

Czas udostępnienia publikacji w sposób otwarty

w momencie opublikowania

Punktacja Ministerstwa / czasopismo

5,0

Punktacja Ministerstwa / konferencja (CORE)

70,0