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Concept Drift from a Causal Perspective

Eduardo V. L. Barboza · Jean Paul Barddal · Robert Sabourin · Rafael M. O. Cruz首次提交 2026-09-21 · 修订 2026-09-21 · v1arXiv预印本

从因果视角理解概念漂移AI 解读

Concept drift is a common phenomenon in real-world data streams, in which changes in the data-generating distribution can degrade predictive model performance. Most existing definitions characterize drift as changes in the joint distribution $P(\mathbf{x}, y)$ , without distinguishing which component of the data-generating process has changed. In this work, we introduce a causal perspective on concept drift based on Structural Causal Models (SCMs). We propose a taxonomy that…Concept drift is a common phenomenon in real-world data streams, in which changes in the data-generating distribution can degrade predictive model performance. Most existing definitions characterize drift as changes in the joint distribution $P(\mathbf{x}, y)$, without distinguishing which component of the data-generating process has changed. In this work, we introduce a causal perspective on concept drift based on Structural Causal Models (SCMs). We propose a taxonomy that…

因果推断分位数与分布

关联记录被引 0 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-10-01

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