由于RCT数据收集会影响业务收益导致无法频繁开展数据采集工作，而这一限制会使得线上实际数据分布与模型离线训练所用的RCT数据之间逐渐产生偏差，最终造成训练出来的模型效果差，有什么方法可以改进呢？
考察说明
考察对数据分布漂移、RCT数据局限性和模型部署后性能衰减的理解与应对策略
回答思路
- 识别分布漂移的根本原因并定义监控指标
- 提出利用非RCT数据或在线学习方法缓解偏差
- 设计纠偏机制如介入性评估或模型校准
- 权衡不同方法的收益损失与实现成本
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