概念漂移是指数据流的统计属性随时间变化，导致学习模型与当前数据分布不匹配的现象。这可以通过多种方式发生，例如引入新因素、改变现有因素的重要性或改变因素之间的关系。
在机器学习中，概念漂移会对模型的性能产生严重影响。例如，如果基础数据分布发生重大变化，则根据特定时期的数据训练的模型可能无法准确预测不同时期数据的结果。这可能会导致欺诈检测、信用风险评估和在线广告等应用程序性能不佳甚至彻底失败。
机器学习系统必须足够灵活，能够适应不断变化的数据分布，以应对想法漂移。使用集成方法是一种策略，该方法混合多个模型以提高鲁棒性并减少单个模型错误的影响。另一种策略是利用自适应模型，该模型可以在新数据可用时进行自我更新。在线学习方法可用于训练这些模型，使它们能够随着新数据的出现而实时更新。
此外，还有许多方法可以识别和管理观念漂移。为了确定数据分布是否发生显着变化，一种方法是利用统计检验。使用漂移检测器是一种替代策略，可以跟踪模型随时间的性能并酌情启动重新训练程序。
概念漂移是整个机器学习中的一个主要问题，尤其是在数据流动态的实际应用中。通过使用自适应模型和集成模型以及漂移检测方法，可以克服这一困难并保持机器学习系统在动态情况下的准确性。