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機器學習
概念漂移 (Concept Drift)
是什麼
輸入特徵與預測目標之間的關係改變了：即使輸入資料的分布看起來差不多，過去學到的規則已不再成立，模型準確率因此下降。
解決什麼問題
提醒模型上線後要持續監控成效，關係改變時需用新資料重新訓練或調整模型。
考場 Trigger
- 特徵分布相近，準確率卻下降
- 行為模式不再代表原本意義
- 同樣的輸入，答案變了
容易搞混
資料漂移概念漂移與資料漂移
初級深度
看到名稱能辨識其類型與主要用途即可。
Official Evidence
官方題目正在怎麼考
1 官方題2 考綱節點
練習這個 Concept（1 題）