Что такое дрейф данных (data drift) и какие у него бывают виды — сдвиг входных признаков, сдвиг меток и смена самой зависимости?

Data drift — это изменение распределения данных в проде относительно обучающей выборки. Три ключевых типа: covariate drift (меняется P(X) — распределение признаков), label drift (меняется P(y) — распределение целевой переменной), concept drift (меняется P(y|X) — сама зависимость, при тех же признаках другой ответ). Без мониторинга модель «устаёт» и метрики в проде ухудшаются.