数据漂移（Data Drift）是指在机器学习和数据科学领域中，训练数据与实际应用数据之间的分布发生变化的现象。这种变化可能导致模型的性能下降，因为模型在训练时所依赖的数据分布与实际使用时的数据分布不一致。
数据漂移可以分为特征漂移和目标漂移两种主要形式。特征漂移指的是输入数据的统计特性发生变化，例如某个字段的数值分布发生了变化，或者输入数据的结构发生了改变。目标漂移则涉及模型预测目标本身的定义或含义发生变化。
数据漂移的原因多种多样，可能包括数据采集系统变更、现实世界的变化、传感器精度下降等。此外，数据漂移还可能由数据录入人员变动、电力中断等现实因素引起。
为了应对数据漂移，需要持续监控和检测数据的变化。常用的检测方法包括Kolmogorov-Smirnov测试、人口稳定性指数、Page-Hinkley方法等。一旦检测到数据漂移，可以通过重新训练模型、引入新的训练数据或调整模型参数来应对。
数据漂移对机器学习模型的性能有直接影响，尤其是在依赖历史数据进行预测的情况下。因此，及时识别和处理数据漂移是确保模型准确性和可靠性的重要步骤
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