分布漂移偵測

stats 具備針對 A/B *實驗*結果(比例與平均)的雙樣本檢定,但沒有 Population Stability Index,也沒有 Kolmogorov-Smirnov 雙樣本檢定來做經典的「今天的資料形狀是否與基準一致」檢查。本功能加入 PSI、KS,以及 與 data_profile 搭配的類別漂移摘要。

純標準函式庫(math / bisect / collections + 重用 stats.percentile);不匯入 PySide6。 每個函式皆為純函式(輸入序列、輸出 dict/float),因此在 CI 中完全具決定性。

無頭 API

from je_auto_control import psi, ks_two_sample, categorical_drift, detect_drift

score = psi(reference, current)               # Population Stability Index
ks = ks_two_sample(reference, current)        # {statistic, p_value}
report = detect_drift(reference, current)     # {psi, drifted, ks}

cat = categorical_drift(ref_labels, cur_labels)
# {chi_square, total_variation, categories}

psi 以 reference 的分位邊界將 current 分箱,並加總每箱的 log-ratio 貢獻(分布相同為 0, 分歧越大值越大)。ks_two_sample 回傳最大經驗 CDF 差距與 Kolmogorov 分布的 p 值。categorical_drift 以卡方統計量與 total-variation 距離比較類別頻率。detect_drift 把數值路徑包成一份報告,並以 threshold (預設 0.25)給出 drifted 判定。

執行器命令

AC_detect_drift 接受 reference / current 數值清單(以及選用的 threshold / bins) 回傳 {psi, drifted, ks}。AC_categorical_drift 回傳類別摘要。兩者皆以 MCP 工具 (ac_detect_drift / ac_categorical_drift)以及 Script Builder 中 Data 分類下的命令提供。