0Pricing
MLOps Academy · درس

قياس الانحراف باستخدام PSI وKS

حدّد مقدار تغيّر التوزيع لكل سمة.

قياس الانحراف باستخدام PSI وKS درس مجاني في MLOps Academy على CoddyKit. هذا هو الدرس 2 من أصل 4. يمكنك قراءة الدرس كاملاً أدناه مجاناً — ثم تمرن عليه مباشرة في المتصفح باستخدام محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7. هذا الدرس جزء من مسار التعلم في MLOps Academy، وتقدمك يتزامن عبر الويب وتطبيق CoddyKit. تتضمن دورة MLOps Academy 4 دروس في المجموع.

بعض أجزاء هذا الدرس لم تُترجم بعد وتظهر باللغة الإنجليزية.

From Hunch to Number

Saying a feature feels different is not enough. You need a number that says how much its distribution moved. Two trusted tools are PSI and the KS test. 📏

What PSI Measures

The Population Stability Index compares a feature now against training, bin by bin. The bigger the gap in each bin, the higher the score.

Reading PSI Values

A common rule of thumb: PSI below 0.1 means stable, 0.1 to 0.25 means moderate shift, and above 0.25 means significant drift worth acting on.

How PSI Is Computed

For each bin, PSI takes the percent difference times the log ratio of the two percentages, then sums across all bins into one score.

import numpy as np

def psi(expected, actual):
    return np.sum((actual - expected) * np.log(actual / expected))

Binning Comes First

PSI needs both samples placed into the same bins, often deciles of the training data. Same edges for both sides keep the comparison fair.

edges = np.quantile(reference, np.linspace(0, 1, 11))
exp = np.histogram(reference, edges)[0] / len(reference)
act = np.histogram(current, edges)[0] / len(current)

What the KS Test Measures

The Kolmogorov-Smirnov test finds the largest gap between two cumulative distributions. That maximum distance is the KS statistic.

KS in One Line

SciPy gives you the KS test directly. A small p-value means the two samples likely come from different distributions, hinting at drift.

from scipy.stats import ks_2samp

stat, pvalue = ks_2samp(reference, current)
drifted = pvalue < 0.05

PSI vs KS

PSI gives a single severity score great for dashboards. KS gives a statistical p-value great for yes-or-no decisions. Many teams track both side by side.

Categorical Features

PSI works naturally on categories, treating each value as its own bin. KS assumes ordered numbers, so reach for chi-square on categorical features instead.

Watch the Sample Size

With huge samples the KS test flags tiny, harmless shifts as significant. Pair its p-value with an effect size like PSI before you raise an alarm.

Per-Feature, Then Roll Up

Run these tests per feature, then summarize. A handy signal is the share of features that drifted, which tells you if the shift is broad or narrow. 📊

Quick Check

Pick the right read on these numbers.

Recap

You turned drift into numbers: PSI scores severity with bins, KS measures the biggest distribution gap. Use both, mind sample size, and pick the right test per feature type. 🎯

الأسئلة الشائعة

هل درس «قياس الانحراف باستخدام PSI وKS» مجاني؟

نعم — نص درس «قياس الانحراف باستخدام PSI وKS» كامل متاح مجاناً هنا على الويب. لتمرينه بشكل تفاعلي (محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7) وفتح باقي دورة MLOps Academy، انتقل إلى CoddyKit PRO. تتضمن دورة MLOps Academy 4 دروس في المجموع.

ماذا ستتعلم في «قياس الانحراف باستخدام PSI وKS»؟

حدّد مقدار تغيّر التوزيع لكل سمة. تتمرن على MLOps Academy مع أكواد عملية تشغلها مباشرة في المتصفح، ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7 يجيب على أسئلتك أثناء عملك.

هل أحتاج إلى خبرة سابقة لأبدأ MLOps Academy؟

لا تُشترط خبرة سابقة. MLOps Academy على CoddyKit منظم للمبتدئين حتى المتقدمين، لذا يمكنك البدء من هنا أو من البداية والتقدم بسرعتك الخاصة. هذا هو الدرس 2 من أصل 4.

كم من الوقت يستغرق درس «قياس الانحراف باستخدام PSI وKS»؟

معظم دروس CoddyKit تستغرق حوالي 5–10 دقائق. كل منها موجز وتفاعلي، لذا تحرز تقدماً مستمراً وتستأنف من حيث توقفت عبر الويب والتطبيق.

هل يمكنني كتابة وتشغيل أكواد في درس MLOps Academy هذا؟

نعم. كل درس في MLOps Academy يتضمن محرر أكواد مدمج، لذا تكتب وتشغل أكواداً حقيقية مباشرة في متصفحك وتحصل على تعليقات فورية من الذكاء الاصطناعي — بدون إعداد محلي.

جميع الدروس في هذه الدورة

  1. انحراف البيانات مقابل انحراف المفهوم
  2. قياس الانحراف باستخدام PSI وKS
  3. إنشاء تقارير الانحراف باستخدام Evidently
  4. تعيين عتبات الانحراف ومشغلاته
← العودة إلى MLOps Academy