Dérive conceptuelle
La dérive conceptuelle signifie, en machine learning, que les propriétés statistiques de la variable cible, que le modèle tente de prédire, changent avec le temps, de manière imprévue. Cela pose des problèmes car les prévisions deviennent moins précises au fil du temps.
Le terme conceptuelle fait référence à la quantité à prédire. Plus généralement, il peut également faire référence à d'autres phénomènes d'intérêt en plus du concept cible, tel qu'un intrant, mais, dans le contexte de la dérive de concept, le terme fait généralement référence à la variable cible.
