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概念漂移
条件概率分布P(y|x)发生变化，其中特征与目标之间的关系随时间演变，需要调整预测模型。
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虚拟漂移
输入特征边际分布P(x)发生变化，但特征与目标之间的基本关系P(y|x)保持不变。
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真实漂移
特征与目标变量之间关系P(y|x)的根本性改变，直接影响模型的预测性能。
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DDM（漂移检测方法）
基于模型错误率的统计监测算法，使用二项分布来检测性能中的显著变化。
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EDDM（早期漂移检测方法）
DDM的变体，通过监测连续错误之间的平均距离而非仅错误率，优化用于检测渐进变化。
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ADWIN（自适应窗口）
自适应算法，维护一个可变大小的滑动窗口，并通过统计比较两个子窗口的分布来检测变化。
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Page-Hinkley检验
基于观测值与其均值之间差异累积的统计变化检测测试，能有效识别突然漂移。
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KS检验（Kolmogorov-Smirnov检验）
非参数检验，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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EWMA（指数加权移动平均）
一种统计平滑方法，对较旧的观测值赋予指数递减的权重，用于检测时间序列中的变化。
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漂移检测率
衡量算法正确识别真实漂移比例的指标，从而评估其检测效果。
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误报率
当数据分布未发生真实变化时，算法报告的虚假漂移检测的比例。
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检测延迟
从概念漂移实际发生到被监测算法检测到之间经过的时间，衡量系统的响应速度。
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基于窗口的方法
使用时间窗口来比较近期数据与历史数据统计分布的漂移检测方法。
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统计过程控制
用于监测和控制过程的统计方法集合，适用于数据流中的漂移检测。
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变点检测
识别时间序列统计特性发生显著变化的精确时刻，是漂移检测的基础。
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特征漂移
一个或多个输入特征P(xi)的分布随时间发生的变化，可能间接影响模型性能。
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先验概率漂移
目标变量边际分布P(y)发生变化，但条件关系P(y|x)保持不变，影响类别平衡。
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漂移检测的集成方法
结合多个漂移检测器或基础模型的方法，以提高变化检测的鲁棒性和准确性。
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渐进漂移
一种概念漂移类型，其中数据分布或变量间关系在较长时间内逐渐发生变化。
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突变漂移
数据分布或变量间关系突然且立即发生的变化，需要快速检测和模型适应。
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