模式漂移

模式漂移是指机器学习模型在处理新的数据时，由于数据分布的改变而导致模型性能下降的现象。这种现象通常发生在时间序列数据中，因为随着时间的推移，数据分布可能会发生变化。例如，一个用于预测房价的模型可能在一段时间后就不再准确，因为它没有考虑到新的市场趋势或政策变化。为了解决这个问题，研究人员通常会定期更新模型，以使其能够适应新的数据分布。此外，还有一些技术可以帮助检测和纠正模式漂移，例如监控模型的性能指标并及时调整模型参数。总之，模式漂移是一个重要但复杂的问题，需要综合考虑多种因素来解决。