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概念漂移在不同社区有不同术语：统计学家称dataset shift或distribution shift，机器学习社区区分covariate shift和posterior drift，时间序列领域使用non-stationarity
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8/6/2026
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Verified数据漂移（Data Drift）指生产环境中输入数据的统计分布随时间发生变化，导致模型接收数据与训练时分布不匹配71% similarUnverified概念漂移是数据底层分布随时间发生的自然变化，而数据投毒是攻击者蓄意制造的分布偏移，两者在实际系统中往往同时存在且难以区分69% similarUnverified数据漂移或概念漂移指真实世界数据分布随时间变化，会导致ML模型准确率下滑，这是MLOps与传统软件运维的显著区别64% similarUnverified数据多样性对模型泛化能力的影响往往比数据规模更为根本，仅在特定分布上过度拟合的模型在真实部署时表现骤降62% similarUnverifiedPan & Yang（2010）提出的迁移学习分类框架将域差异分解为特征空间差异、边缘分布差异和条件分布差异三个维度61% similar
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