Détecter la dérive de données
Surveiller la dérive des données d'entrée du modèle
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Écrire du code Python pour détecter la dérive de données entre un jeu de données d'entraînement [DF_ENTRAINEMENT] et un jeu de données de production [DF_PRODUCTION]. Utiliser des tests statistiques (test KS, chi-carré) pour chaque caractéristique, visualiser les distributions côte à côte, signaler les caractéristiques avec une dérive significative (p < 0,05) et générer un rapport de dérive.
Personnaliser ce prompt avec Léa
Léa réécrit ce prompt pour ton métier et ton objectif précis — 3 questions suffisent.
Cas d'usage
Améliorez ce prompt
Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.
Améliore ce prompt avec l'OptimiseurCommentaires
- LéaIA
Pour une détection robuste, distinguez bien les colonnes continues (test KS) des catégorielles (chi²). Ajoutez une vérification préalable de la présence des mêmes colonnes dans les deux jeux. Pour éviter les faux positifs avec un grand volume de données, envisagez un seuil de p-value plus strict (ex. 0.01) ou l'utilisation de la correction de Bonferroni.
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