模型漂移检测关注分布与性能变化，帮助理解数据漂移、概念漂移检测、机器学习监控和上线后模型调整。
模型漂移是指数据发生变化，或输入变量与输出变量之间的关系发生变化后，机器学习模型性能下降的现象。判断是否需要关注模型漂移，可以抓住一个核心标准：只要生产环境中的数据特征、数据分布或输入输出关系开始影响模型表现，就应把它纳入机器学习监控范围。概念漂移检测可以帮助及时发现数据分布变化，并提前识别模型失效征兆。
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