Data Drift

Definition / 定义

数据漂移：指随着时间推移，输入数据的统计分布或特征规律发生变化，导致基于旧数据训练的模型在新数据上性能下降的现象（机器学习/数据分析中常见）。也常与 concept drift（概念漂移）并提，但两者不完全相同。

Pronunciation / 发音

/ˈdeɪtə drɪft/
/ˈdætə drɪft/

Examples / 例句

The model’s accuracy dropped because of data drift.
由于数据漂移，模型的准确率下降了。

After the new marketing campaign, customer behavior changed, and the team monitored data drift to decide whether to retrain the model.
新的营销活动上线后，用户行为发生变化，团队监测数据漂移以决定是否需要重新训练模型。

Etymology / 词源

data（数据）+ drift（漂移、逐渐偏离）。drift 原意常指“随水流/风缓慢漂移”，引申为“在不易察觉中逐步偏移”。在数据科学语境里，它用来形容数据分布随时间“慢慢变样”。

Related Words / 相关词

• Concept Drift
• Distribution Shift
• Covariate Shift
• Model Drift
• Data Shift
• Data Quality
• Monitoring

Literary Works / 作品与出处

• Designing Machine Learning Systems（Chip Huyen）：讨论线上系统中的数据漂移监控与再训练策略。
• Machine Learning Design Patterns（Valliappa Lakshmanan 等）：以工程模式方式介绍漂移检测与生产监控。
• Building Machine Learning Powered Applications（Emmanuel Ameisen）：涉及模型上线后因数据变化导致效果衰减的问题（含漂移相关表述）。