MLOps Academy · 강의

PSI와 KS로 드리프트 측정하기

각 피처의 분포 변화를 수치화하세요.

레슨 2/413개 단계

PSI와 KS로 드리프트 측정하기은(는) CoddyKit의 무료 MLOps Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 MLOps Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

감에서 수치로

특성이 달라진 것 같다고 말하는 것만으로는 부족합니다. 분포가 얼마나 변했는지 나타내는 수치가 필요합니다. 신뢰할 수 있는 두 도구는 PSI와 KS 검사입니다. 📏

PSI가 측정하는 것

모집단 안정성 지수는 현재 특성과 학습 당시 특성을 구간별로 비교합니다. 각 구간의 차이가 클수록 점수도 높아집니다.

PSI 값 읽기

일반적인 기준은 다음과 같습니다. PSI가 0.1 미만이면 안정적이고, 0.1에서 0.25 사 unparsed...

PSI 계산 방법

각 구간에서 PSI는 백분율 차이에 두 백분율의 로그 비율을 곱한 뒤, 모든 구간의 값을 합산하여 하나의 점수를 계산합니다.

import numpy as np

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

구간화가 먼저입니다

PSI를 계산하려면 두 표본을 동일한 구간에 배치해야 하며, 학습 데이터의 십분위 구간을 사용하는 경우가 많습니다. 양쪽에 동일한 경계를 사용해야 공정하게 비교할 수 있습니다.

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)

KS 검정이 측정하는 것

Kolmogorov-Smirnov 검정은 두 누적 분포 사이의 가장 큰 차이를 찾습니다. 이 최대 거리가 KS 통계량입니다.

KS 한 줄 요약

SciPy를 사용하면 KS 검정을 바로 수행할 수 있습니다. p값이 작다는 것은 두 표본이 서로 다른 분포에서 나왔을 가능성이 높다는 뜻이며, 드리프트를 암시합니다.

from scipy.stats import ks_2samp

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

PSI와 KS 비교

PSI는 대시보드에 적합한 단일 심각도 점수를 제공합니다. KS는 찬반식 판단에 적합한 통계적 p값을 제공합니다. 많은 팀이 두 값을 나란히 추적합니다.

범주형 특성

PSI는 각 값을 하나의 구간으로 취급하므로 범주형 데이터에 자연스럽게 적용됩니다. KS는 순서가 있는 숫자를 가정하므로 범주형 특성에는 대신 카이제곱 검정을 사용합니다.

표본 크기를 확인하세요

표본이 매우 크면 KS 검정이 작고 무해한 변화까지 통계적으로 유의하다고 표시할 수 있습니다. 경고를 발생시키기 전에 p값을 PSI와 같은 효과 크기와 함께 사용하세요.

특성별 실행 후 전체 요약

이 검정들을 특성별로 실행한 다음 요약하세요. 유용한 지표는 드리프트가 발생한 특성의 비율입니다. 이를 통해 변화가 광범위한지 제한적인지 알 수 있습니다. 📊

빠른 확인

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복습

드리프트를 수치로 바꾸었습니다. PSI는 구간을 사용해 심각도를 점수화하고, KS는 가장 큰 분포 차이를 측정합니다. 두 방법을 함께 사용하되 표본 크기를 고려하고, 특성 유형에 맞는 검정을 선택하세요. 🎯

무료로 시작

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브라우저에서 실제 코드를 작성하고 실행하며, 24/7 AI 튜터로부터 즉각적인 도움을 받고, 웹이나 앱에서 중단한 부분부터 계속 학습하세요.

코스: 30
레슨: 120

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자주 묻는 질문

“PSI와 KS로 드리프트 측정하기” 강의는 무료인가요?

네 — “PSI와 KS로 드리프트 측정하기” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 MLOps Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“PSI와 KS로 드리프트 측정하기”에서 뭘 배우나요?

각 피처의 분포 변화를 수치화하세요. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 MLOps Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

MLOps Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 MLOps Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다.

“PSI와 KS로 드리프트 측정하기” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 MLOps Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 MLOps Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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