在机器学习领域，数据漂移指的是用于训练机器学习模型的数据的统计特性随时间发生变化，最终导致模型性能下降的现象。当模型部署到现实环境中时，它可能会遇到与训练数据截然不同的新数据。这种差异可能源于数据底层分布的变化、数据收集过程的改变，或者采样群体的变动。
如果机器学习模型没有应对数据漂移的设计，其性能必然会随着时间推移而恶化。例如，若一个模型基于某一地区的数据进行训练，却在数据特征迥异的另一地区使用，其效果就会大打折扣。同样地，当一个基于特定时间段数据训练的模型被用于预测差异显著的新数据时，其性能也会受到影响。
为解决数据漂移问题，机器学习模型在设计时必须融入能够检测并适应数据分布变化的方法。这可能包括持续监控模型性能，并根据需要利用新数据对其进行重新训练，或者开发能够实时适应数据分布变化的算法。