模型健壯性

深度分析

因果參數漂移模擬與 SCM 數位雙生：分類器健壯性與破壞點分析

在動態環境中，概念漂移會逐步侵蝕機器學習分類器效能。本文改寫自最新研究，提出以結構因果模型（SCM）為核心的數位雙生框架，透過「因果參數漂移模擬」在保留因果結構下對模型進行情境化壓力測試。