例如，假设一个 模型是根据来自特定零售店的客户数据集进行训练的，并且该模型用于根据客户的年龄、收入和位置预测客户是否会进行购买。
如果输入模型的新数据的输入数据分布（年龄、收入和位置）与训练数据集中输入数据的分布存在显著差异，则可能会导致数据漂移并导致模型变得不太准确。
克服数据漂移的一种方法是使用加权或抽样等技术 塞浦路斯手机号码数据 来调整数据分布的差异。例如，您可以对训练数据集中的示例进行加权，以更紧密地匹配将应用模型的新数据的输入数据分布。
或者，您可以从新数据和训练数据中抽样，以创建用于训练模型的平衡数据集。另一种方法是使用域自适应技术，旨在通过学习源域（训练数据）和目标域（新数据）之间的映射，使模型适应新的数据分布。实现此目的的一种方法是使用 合成数据生成 算法。
概念漂移
当模型的输入和输出数据之间的函数关系发生变化时，就会发生概念漂移。尽管上下文发生了变化，但模型仍继续以相同的方式运行，而不会意识到这些变化。因此，它在训练期间学到的模式不再准确。
概念漂移有时也称为类别漂移或后验概率漂移。这是因为它指的是不同情况之间的概率变化：
这种漂移是由外部过程或事件引起的。例如，您可能有一个模型，它根据地理位置预测生活成本，输入不同的地区。但是，每个地区的发展水平可能会增加或减少，从而改变现实世界的生活成本。因此，该模型失去了做出准确预测的能力。