摘要： 思路： 评价测试集与训练集分布是否相像，如果不像，则有可能是发生了漂移。 评价方法： 对训练集打标签0，测试集打标签1生成新数据集 训练一个二分类模型 评价AUC指标，如果非常高，则发生漂移（模型能轻易分辨出训练和测试数据） 依据特征重要性，删除若干个指标，重新训练，并重复步骤2-4，直到auc很低 阅读全文