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ML 训练与测试数据不满足同分布 - 如何检测？如何解决？

同分布问题是数据挖掘中的常见问题，也是ML中的一个重要假设。解决训练与测试数据不满足同分布问题，有助于提高模型的泛化性、稳定性！

文章目录

  • 一、定义：训练与测试数据不满足同分布
    • 定义：
    • ❓疑问：为什么数据会出现不满足同分布
  • 二、检测方法：检测训练与测试数据是否满足同分布
    • 1、基于统计指标的方法
      • 1、PSI检验
      • 2、KS检验
      • 3、Overlap Rate检验
      • 4、KL散度检验
      • 5、KDE核密度估计
    • 2、基于异常点检测的方法
    • 3、基于机器学习分类的方法
  • 三、解决方法：解决训练与测试数据不满足同分布
  • Reference：

一、定义：训

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