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P2 · 辨識即可

機器學習

資料漂移 (Data Drift)

是什麼

上線後輸入資料的分布與訓練資料明顯不同,例如湧入新族群、新裝置或新款商品;輸入對應到答案的規則本身不一定改變。

解決什麼問題

及早發現模型面對的資料已和訓練時不同,以便補充新資料或重新訓練。

考場 Trigger

  • 新用戶族群/裝置差異大
  • 輸入特徵分布改變
  • 判斷標準沒變,準確率卻下降

容易搞混

概念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

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