标签： 机器学习运维

在推荐系统的持续优化过程中，A/B测试是验证模型效果的核心手段。然而传统监控方案普遍存在三大致命缺陷：实验组数据隔离不彻底、特征漂移难溯源、业务指标与模型指标割裂。这些问题导致超过67%的A/B测试结论存在统计偏差（数据来源：2023年机器学习系统调查报告），严重影响了业务决策的可靠性。 ...