꿈라CBT다음 <보기>의 상황에 대한 대응으로 가장 적절한 것은?
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배포 6개월이 지난 구매 예측 모델의 정확도가 88%에서 79%로 하락하였다.
점검 결과 입력 변수의 분포에는 큰 변화가 없었으나, 회사가 3개월 전 도입한 신규 프로모션 정책으로 인해 같은 특성을 가진 고객의 구매 행동 자체가 달라진 것으로 확인되었다.
- 1입력 변수의 분포가 그대로이므로 드리프트가 아니며, 성능 하락은 우연이므로 별도 조치가 필요 없다.
- 2성능 하락은 언제나 과적합에서 비롯되므로 모델을 더 단순하게 만들면 회복된다.
- 3입력 분포는 그대로지만 관계가 달라진 개념 드리프트이므로, 최신 데이터로 재학습해야 한다.
- 4하이퍼파라미터만 다시 튜닝하면 어떤 드리프트 상황에서도 원래 성능을 회복할 수 있다.