为了更清楚地说明问题，我们以贷款违约预测为例。假设我已经离线训练并测试了多个分类器，并将它们集成。然后，我将这个模型部署到了生产环境中。

但是，由于人们的行为、数据及其他许多因素都在变化，我们的模型性能最终会下降。因此，需要用新的、更好的模型来替换它。

部署后的常用技术、模型稳定性测试、模型性能测试和指标有哪些？如何决定何时用新模型替换当前模型？

回答：

这取决于问题类型（分类、回归或聚类），假设你有一个分类问题，并且你已经训练并测试了一个模型，其准确率为75%（或其他指标）。一旦部署到生产环境中，如果准确率显著低于75%，你可以停止模型并检查发生了什么。

在我这里，我会在生产环境中每日记录模型的准确率，持续一周。然后，我计算准确率的平均值和方差，并应用平均值的T检验，以判断准确率是否显著偏离期望的准确率。

希望这对你有帮助