Definition
概念漂移是机器学习中的一种现象，即随着新数据的到来，输入特征与目标输出之间的关系会发生变化。这在用户行为动态变化的环境中经常发生。
Summary
当目标变量的统计特性随时间发生变化时，就会发生概念漂移，从而导致模型性能下降。
Key Concepts
- 数据分布偏移
- 模型退化
- 在线学习
- 重新训练
Use Cases
- 欺诈检测系统
- 股票市场预测
- 客户流失建模
A comprehensive multilingual AI terminology dictionary
概念漂移是机器学习中的一种现象，即随着新数据的到来，输入特征与目标输出之间的关系会发生变化。这在用户行为动态变化的环境中经常发生。
当目标变量的统计特性随时间发生变化时，就会发生概念漂移，从而导致模型性能下降。