Как обнаруживать дрейф данных и дрейф зависимости (data drift, concept drift) через KS-тест, PSI, ADWIN?

Data drift — распределение входных фичей P(X) изменилось (упал dollar, поменялся UI, новый сезон). Concept drift — изменилась связь P(Y|X) (пользователи стали по-другому реагировать на те же фичи). Detection: для непрерывных — KS-test (p-value), для категориальных — chi-square, индустриальный стандарт качественного сравнения распределений — PSI (< 0.1 OK, 0.1–0.2 warning, > 0.2 alert). Для streaming — ADWIN (adaptive sliding window). Concept drift детектится только при наличии ground truth.