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P1 · 應會

機器學習

資料漂移與概念漂移

是什麼

資料漂移是輸入分布改變;概念漂移是輸入與目標的關係改變。兩者都可能讓上線模型退化。

解決什麼問題

這題考如何把題幹線索與資料漂移與概念漂移的定義、功能或適用情境正確配對。

考場 Trigger

  • 輸入樣貌改變 → Data Drift
  • 同樣輸入不再對應同樣結果 → Concept Drift

初級深度

掌握主要用途、考試線索與必要邊界即可。

Official Evidence

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