4.3.2 模型监控与漂移检测

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4.3.2 模型监控与漂移检测 4.3.2 模型监控与漂移检测：用 KS 统计量实现轻量级、高灵敏度的特征漂移告警你是否曾遇到过这样的场景？模型上线初期表现优异，准确率高达95%，但三个月后业务指标悄然下滑，用户投诉增多，而你的日志系统却一片平静——没有错误，没有超时，一切“正常”。直到某天，运营团队拿着一份令人沮丧的转化率报告找上门来，你才意识到：模型已经“悄悄失灵”了。这不是模型代码出了问题，也不是基础设施崩溃，而是数据在无声中变了。这种“静默失效”正是生产环境中最危险、最难排查的问题之一。而解决它的关键钥匙，就藏在特征漂移检测（Feature Drift Detection）之中。