MLOps Academy · บทเรียน

วัดการเคลื่อนด้วย PSI และ KS

วัดปริมาณการเปลี่ยนแปลงของการกระจายในแต่ละฟีเจอร์

วัดการเคลื่อนด้วย PSI และ KS เป็นบทเรียน MLOps Academy ฟรีบน CoddyKit นี่คือบทเรียนที่ 2 จากทั้งหมด 4 บทเรียน คุณสามารถอ่านบทเรียนทั้งหมดด้านล่างฟรี — จากนั้นลองปฏิบัติด้วยตัวคุณเองในเบราว์เซอร์พร้อมตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 บทเรียนนี้เป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางการเรียน MLOps Academy และความก้าวหน้าของคุณจะซิงค์ข้ามเว็บและแอป CoddyKit คอร์ส MLOps Academy มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

บางส่วนของบทเรียนนี้ยังไม่ได้รับการแปล และแสดงเป็นภาษาอังกฤษ

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. 🎯

คำถามที่พบบ่อย

บทเรียน “วัดการเคลื่อนด้วย PSI และ KS” ฟรีหรือไม่

ใช่ — ข้อความเต็มของ “วัดการเคลื่อนด้วย PSI และ KS” ฟรีให้อ่านที่นี่บนเว็บ เพื่อปฏิบัติแบบโต้ตอบ (ตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7) และปลดล็อคส่วนที่เหลือของคอร์ส MLOps Academy ให้อัปเกรดเป็น CoddyKit PRO คอร์ส MLOps Academy มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

คุณจะเรียนรู้อะไรในบทเรียน “วัดการเคลื่อนด้วย PSI และ KS”

วัดปริมาณการเปลี่ยนแปลงของการกระจายในแต่ละฟีเจอร์ คุณปฏิบัติ MLOps Academy ด้วยโค้ดที่ใช้งานได้จริงที่คุณเรียกใช้โดยตรงในเบราว์เซอร์ และติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 ตอบคำถามของคุณขณะที่คุณไปผ่านบทเรียน

คุณต้องมีประสบการณ์ก่อนที่จะเริ่มเรียน MLOps Academy หรือไม่

ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อน MLOps Academy บน CoddyKit ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นไปจนถึงผู้เรียนขั้นสูง คุณสามารถเริ่มต้นที่นี่หรือเริ่มจากตัวแรกและเรียนด้วยความเร็วของคุณเอง นี่คือบทเรียนที่ 2 จากทั้งหมด 4 บทเรียน

บทเรียน “วัดการเคลื่อนด้วย PSI และ KS” ใช้เวลานานแค่ไหน

บทเรียน CoddyKit ส่วนใหญ่ใช้เวลาประมาณ 5–10 นาที แต่ละบทเรียนจึงสั้นและเป็นแบบโต้ตอบ คุณสามารถก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องและกลับมาเรียนต่อจากตรงที่เพิ่งหยุดบนเว็บและแอปได้เลย

ฉันเขียนและรันโค้ดในบทเรียน MLOps Academy นี้ได้ไหม

ได้ บทเรียน MLOps Academy ทุกบทมีตัวแก้ไขโค้ดในตัว คุณจึงเขียนและรันโค้ดจริงได้เลยในเบราว์เซอร์ และได้รับข้อเสนอแนะจาก AI ในทันที — ไม่ต้องติดตั้งในเครื่องของคุณ

บทเรียนทั้งหมดในหลักสูตรนี้

← กลับไปที่ MLOps Academy