该报告针对流式数据中的概念漂移问题，提出了两种应对方法：PUDD利用预测不确定性实现早期漂移检测，比传统错误率更敏感；CALIPER在漂移发生后基于数据自身判断何时累积足够数据以触发重训练。两者分别聚焦检测与适应阶段，提升模型在动态环境中的稳定性。
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