운영 중인 예측 모델에서 입력 데이터의 분포가 학습 시점과 달라졌다는 사실을 확인했다. 이에 관한 설명으로 가장 적절한 것은?

빅데이터분석기사 · 0pt

입력 데이터 분포의 변화만으로 목표와 입력 변수 간 관계가 변했다고 확정할 수 있으므로, 즉시 재학습해야 한다. 입력 분포 변화는 데이터 드리프트의 신호일 수 있지만, 이것만으로 예측 성능 저하나 목표와 입력 변수 간 관계의 변화를 단정할 수는 없어 별도의 성능 점검이 필요하다. 입력 분포가 변하면 모델의 예측 결과도 반드시 모두 틀리므로, 기존 모델을 즉시 폐기해야 한다. 예측 대상의 실제값을 확인할 수 없는 경우에도 입력 분포가 변하지 않았다면 모델 성능은 안정적이라고 판단할 수 있다.