摘要：本文系统阐述了机器学习中的分布偏移问题。数据集偏移被定义为训练与测试联合分布不一致的总称，可细分为三类：协变量偏移（输入分布变化）、先验概率偏移（输出分布变化）和概念漂移（映射规则变化）。进一步从统计矩角度分析了分布特征：均值（趋势）、方差（波动）、偏度（不对称性）和峰度（尾部厚度）。文章还介绍了Dish-TS提出的新视角，将时序预测中的分布偏移分为空间内偏移（输入窗口内部变化）和空间间偏移

摘要：本文系统阐述了机器学习中的分布偏移问题。数据集偏移被定义为训练与测试联合分布不一致的总称，可细分为三类：协变量偏移（输入分布变化）、先验概率偏移（输出分布变化）和概念漂移（映射规则变化）。进一步从统计矩角度分析了分布特征：均值（趋势）、方差（波动）、偏度（不对称性）和峰度（尾部厚度）。文章还介绍了Dish-TS提出的新视角，将时序预测中的分布偏移分为空间内偏移（输入窗口内部变化）和空间间偏移

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