趋近智
在为机器学习系统监控打下基础之后,我们现在关注一种重要的故障模式:漂移。用历史数据训练的模型在遇到随时间变化的新数据时,可能会失去效用。对单个特征进行简单的统计检查,往往不足以识别生产环境中不易察觉或复杂的变动。
本章介绍更精密的检测这些变化的技术。您将学到:
我们将了解这些方法背后的理论,并提供实践指导,最后通过一个动手实践练习来实现多变量漂移检测机制。
2.1 基本统计检验用于漂移检测的局限性
2.2 多变量数据漂移检测方法
2.3 序列分析以加快漂移检测
2.4 数据关联性漂移识别策略
2.5 运用对抗性验证进行漂移评估
2.6 监测嵌入和非结构化数据中的漂移
2.7 实施自定义漂移检测逻辑
2.8 动手实践:多元漂移的实现
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