数据漂移监控：特征稳定性与阈值治理

数据漂移监控：特征稳定性与阈值治理概览数据漂移导致模型质量下降；需监控分布变化与稳定性，并设阈值与告警触发治理。结合线下评测与线上指标闭环。技术参数（已验证）指标：PSI（Population Stability Index）、KL 散度、Wasserstein 距离等；对数值/类别特征分别评估。采样与分桶：统一分桶与采样口径；避免统计噪声与误判。阈值：按特征重要性设定阈值与分级；在超标时触发回归与重训练流程。观测：记录漂移趋势与影响度；与线上质量指标（准确率/召回/满意度）关联。合规与隐私：脱敏与聚合；遵守数据采集与使用规范。实战清单为关键特征建立稳定性监控与告警；审查源数据管道变更。在评测流水线中加入漂移检测；维护难例集与黄金样本。将治理结果与重训练纳入版本与知识库管理。