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在Covid-19时代确保预测模型准确性

数据科学家习惯于概念漂移,但由于Covid-19而不断变化的数据可能很难解决。专家讨论如何在大流行中保持模型准确性。

每个行业的越来越多的组织都依赖于预测模型来提高运营效率,客户关系和财务表现。然而,Covid-19大流行的突然和戏剧性影响受到任何地方受到的预测模型精度。

数据的逐步变化 - 例如购物模式的变化 - 可能导致概念漂移,这意味着预测模型精度逐渐降低。迈克尔贝尔德,首席执行官和联合创始人kn,一个开源分析平台提供商,所述概念漂移可能难以检测,因为它可能看起来是一种随机效果。但是,因为Covid-19的影响是如此突然,发生了概念跳跃。

Covid-19如何影响预测模型准确性

近期历史上发生了几篇流行病,如H1N1流感大流行2009年,与Covid-19相比,他们的影响温和。当前的健康危机扰乱了世界各地的生命和企业。

“在11月或12月[2019],我们可能一直在努力在周末在酒店上经营一家特别的;现在我们担心您是否甚至可以将任何人进入酒店,”Fallaw Sowell说:副手Carnegie Mellon University的Tepper商务学院经济学教授。“我们正在寻找的型号很可能是不再非常有意义,因为我们正在考虑其他标准。”

并且不是几个月前的组织有不同的目标:他们将在不同的标准上进行评估,这将需要新车型萨奥尔说。

其中一个挑战是缺乏相关数据。虽然西班牙流感的影响与Covid-19比近期的Pandemics更类似于Covid-19,但在1918年大流行时几乎没有数据。虽然过去的金融危机可能有助于通知当前的经济模式,2001年DOT-COM崩溃和2008年金融危机源于完全不同的情况。

“即使这个经济危机与前一个不同,有一些[课程]我们可以提出,“Anand Rao,全球人工智能领先于PWC。”我们都知道U曲线,J曲线,V曲线和W曲线- 所有不同类型的经济场景人们都开始工作。即使你不知道你在哪个曲线,你也可以看看'如何为不同类型做好准备。“

在不确定时期更新模型的提示
由于Covid-19由于Covid-19,概念跳跃企业看到了许多方法可以改变模型方法。

为什么保持预测模型准确性仍然很困难

Covid-19的快速变化性意味着数据科学家不能简单地训练使用2020个数据的模型。

“如果我现在训练了过去一年的客户行为数据,我的模型将完全凌乱,因为它有一些正常数据,一些总锁定数据和一些超出锁定数据,”Berthold说。“你得到了所有三种型号的最糟糕的。”

饶了近期的兴趣场景建模已飙升,因为组织希望为多种结果做好准备。例如,一个包装消费品(CPG)公司希望考虑不同的CoVID-19场景,其中PWC仅使用20个数据点完成。饶说,他将在几个月前驳回这样一个项目的想法。

“Covid-19加速了在较短的时间框架中接近AI的不同方式,”Rao表示。“我并不是说AI一切正确,但它允许你探索各种选择,也许比人们肯定的人更灵活。”

其他创造性问题解决是出现的。Sowell表示,疾病控制和预防中心(CDC)面临着数据质量问题,这是该国的不同地点正在录制和报告Covid-19死亡的不同程度。接近这个特定问题的另一种方法是计算数量多余的死亡。使用五年的数据(2015年至2019年),CDC可以将每月的平均死亡人数与2020人死亡的实际数量进行比较。

“他们现在要更好的数据来源和一些不同的模型来解决这个问题,”Sowell说。“他们正在建立一个想法[那]这是一场休息时间。如果我们可以以正确的方式看它,我们可以获得有关过多的死亡人数的一些有意义的信息。”

未来的后可以建议什么?

数据科学家们希望他们今天解决了不同的问题吗?如果是这样,他们可能会建议什么?Berthold认为组织将优先考虑人类监督自动预测系统

“从数据科学的角度来看,您无法纯粹根据数据检测[Covid-19]等事件,”Berthold说。“你会在几分钟或几个小时内发现这一点 - 取决于你正在寻找的东西 - 某些事情发生了很大的变化,但你不会发现没有上下文知识。我觉得人们是意识到以完全无限的和不受监控的方式运行预测模型是危险的。“

Vikas Khorana,联合创始人和CTO,数字营销和技术公司,预期的极端测试将成为规范,产出将适用于流程,包括业务连续性和灾难恢复。

RAO认为数据科学家将拥抱自己的敏捷形式。

“那是人们现在正在做的事情,但我们应该在大流行前做到这一点,”饶说。“每个人都说在你建立一个模型之前需要六到八个星期,但人们正在慢慢死亡。你需要快速和肮脏的东西来随时随地,然后改善它。有一些关于这些东西的方法仍在发展,这是我们应该弄清楚的是什么最好的。“

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