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关于概念漂移的已知事项 -- 监测演化环境的调查
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了机器学习中的漂移现象及其影响，提出了一种无监督漂移检测方法，采用基于核的统计检验来比较参考和目标分布，并估计任何潜在的漂移。该方法能够识别导致漂移的生产数据子集，并通过重新训练模型来改善在线客户体验质量指标。
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关键要点
- 机器学习中的漂移是指模型操作的数据或上下文的统计特性随时间改变，导致性能下降。
- 持续监控机器学习模型性能以预防潜在的性能退化至关重要。
- 提出了一种无监督漂移检测方法，采用两步过程进行漂移检测。
- 第一步是将生产数据样本编码为目标分布，模型训练数据作为参考分布。
- 第二步使用基于核的统计检验，通过最大均值离差（MMD）距离度量比较参考和目标分布，估计潜在漂移。
- 该方法能够识别导致漂移的生产数据子集。
- 使用高漂移样本进行重新训练的模型在在线客户体验质量指标上表现出改进。
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