机器学习中的漂移是指数据或上下文的统计特性随时间改变而导致模型性能下降。我们提出了一种无监督漂移检测方法，通过将样本编码为目标分布并使用核统计检验来比较参考和目标分布，估计漂移。该方法还能识别导致漂移的生产数据子集。重新训练模型使用高漂移样本后，在在线客户体验质量指标上表现出改进。