11、机器学习与深度学习助力企业微服务架构：应对数据偏移与提升系统性能

机器学习与深度学习助力企业微服务架构：应对数据偏移与提升系统性能

1. 处理和稳定数据集偏移

数据集偏移会对机器学习模型产生负面影响，因此需要有效的方法来处理和稳定。主要有三种方法：
- 特征丢弃（Feature dropping） ：这是调整数据集偏移最简单的形式。当确定哪些特征被归类为漂移特征时，可以直接从机器学习模型中丢弃这些特征。也可以定义一个简单规则，例如，任何漂移值超过 80% 的特征都可以被丢弃。不过，在丢弃特征时需要谨慎考虑。如果该特征在训练机器学习模型时被认为很重要，那么值得重新考虑是否需要丢弃它。此外，如果大部分特征都超过了丢弃阈值，可能需要重新审视整个数据，并考虑采用不同的方法来处理数据集偏移。
- 对抗搜索（Adversarial search） ：这种技术需要训练一个二元分类器，以预测样本数据是在训练数据集还是测试数据集中。通过评估分类器的性能来确定是否发生了数据集偏移。如果分类器的性能接近随机猜测（约 50%），则可以确定训练和测试数据集的分布是一致的；反之，如果分类器的性能优于随机猜测，则表明训练和测试数据集的分布存在不一致。对抗搜索可以分为三个部分：
1. 从原始数据集中移除目标值列，并用一个新列来指示数据来源（训练集 = 0，测试集 = 1）。
2. 使用新数据集创建并训练新的分类器，分类器的输出是样本数据属于测试数据集的概率。
3. 观察结果并衡量分类器的性能。如果分类器性能接近 50%，说明模型无法区分数据是来自训练集还是测试集，即训练和测试数据集的分布一致；如果性能接近 100%，则表明模型能够自信地找到训练和测试数据集之间的差异，即两者分布存在重大差异。