25、机器学习中的概念漂移、模型校准与可持续AI平台构建

机器学习中的概念漂移、模型校准与可持续AI平台构建

1. 概念漂移与模型可解释性

在数据分析过程中，数据可能会发生漂移。例如，数据从0.84漂移到了0.80 。为了理解模型在概念漂移或校准过程中的可解释性，我们可以借助可解释机器学习方法。下面以加州住房数据集为例进行说明：
1. 导入必要的包 ：

from xgboost import XGBRegressor
from cinnamon.drift import ModelDriftExplainer, AdversarialDriftExplainer
from sklearn import datasets
from sklearn.datasets import fetch_california_housing
from sklearn.datasets import fetch_openml
import pandas as pd

california = fetch_openml(name="house_prices", as_frame=True)
california_df = pd.DataFrame(california.data, columns=california.feature_names)
RANDOM_SEED = 2021

2. 训练XGBoost回归模型 ：

model = XGBRegressor(n_es