电商经营 · 工具介绍
Frouros
Frouros 专注于机器学习流程中的漂移检测，可用参考数据拟合检测器，再通过统计检验比较新数据与参考分布。
Frouros 能做什么
Frouros 专注于机器学习流程中的漂移检测，可用参考数据拟合检测器，再通过统计检验比较新数据与参考分布。
- AI项目数据制作与质量流程
如何使用 Frouros
检查一个模型输入特征的数据漂移
准备输入
- 作为参考的训练数据、待比较的新数据和要检查的特征列。
- 已安装 Frouros 的 Python 环境及预先确定的显著性水平。
操作步骤
- 安装 Frouros，将参考数据与待比较数据整理为相同特征定义。
- 为选定特征创建 KSTest 检测器，用参考列调用 fit，再用新数据列调用 compare。
- 将返回的 p 值与显著性水平比较，记录需要排查的特征，并结合数据来源检查变化原因。
预期交付物
- 指定特征的统计比较结果与漂移检查记录。
Frouros 专注漂移检测，不包含异常点检测或对抗检测等其他功能；KSTest 示例针对单个选定特征，显著性阈值和结论需结合实际样本判断。
开始前需要了解
账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查，再用于实际工作。
从电商经营角度评估Frouros
把电商经营需要的条件列清楚，再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制，再逐项确认下面的问题；这些是选型方法，不表示每款工具都具备同样能力。
是否保留商品事实
材质、尺寸、配件和库存要来自现有资料，不能由模型补齐。
能否分清承诺边界
售后、发货和优惠以实际规则为准，草稿需人确认后使用。
数据口径能否比较
先统一时间、币种与订单状态，再讨论表现与下一步。
选择一个小样任务，先检查结果与交付格式，再决定是否用于更多资料。
