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人工智能完整词典
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先验概率偏移
目标变量(y)分布的变化，而条件分布P(X|y)保持不变，影响模型预测。
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群体稳定性指数(PSI)
量化指标，用于衡量两个数据集(如训练集与生产集)之间的分布差异，用于检测和量化数据漂移。
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柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫(KS)检验
非参数统计检验，比较两个样本的累积分布函数，以确定它们是否来自同一分布。
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赫林格距离
两个概率分布之间的相似性度量，取值范围在0到1之间，用于以可解释的方式量化数据漂移的幅度。
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漂移检测阈值
为漂移指标(如PSI)预定义的临界值，超出此值时会触发数据退化警报，以便重新评估模型。
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参考窗口
用作稳定基准的时间段或数据集，用于比较未来分布并识别数据漂移。
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检测窗口
在生产数据上滑动的时间间隔，在其上计算统计数据以与参考窗口进行比较，用于漂移监控。
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特征级漂移检测
在每个单独变量(特征)级别分析漂移，以识别分布发生变化的具体特征，便于诊断。
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多元漂移检测
一种同时分析多个特征联合分布变化的方法，能够检测到在单变量层面不可见的漂移。
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增量漂移检测
随着新数据的到来而更新参考统计量的检测方法，使模型能够适应渐进式变化。
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自适应窗口
一种检测窗口大小根据检测到的变化率动态调整的技术，允许对漂移具有不同的响应速度。
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漂移根本原因分析
旨在识别数据漂移根本来源的调查过程（例如：流程变更、收集错误、用户行为演变）。
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模型重训练触发器
一种自动化条件，通常基于漂移阈值的超出，用于启动机器学习模型的重新训练或更新过程。
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机器学习的统计过程控制 (SPC)
将工业质量控制方法（如控制图）应用于模型指标的监控，以实现稳健的漂移检测。
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