一家公司的 XGBoost 模型在生產環境中運行數月後，F1 分數與 SageMaker Model Monitor 先前記錄的基準閾值相比顯著下降。F1 分數下降最可能的原因是什麼？

F1 分數顯著下降最可能的原因是概念漂移 (concept drift)。概念漂移是指模型所預測的底層資料分佈發生變化，導致模型性能下降。例如，客戶行為或偏好隨時間改變，使得模型對新資料的預測不再準確。 其他選項不正確的原因： 模型架構過於簡單：如果模型架構一開始就過於簡單，F1 分數應該從一開始就較低，而不是在運行數月後才顯著下降。 基準資料集包含缺失值：資料品質問題通常會導致模型訓練不佳或初始性能不佳，而不是在運行一段時間後才突然下降。 提供給 Model Monitor 的真實標籤不正確：不正確的真實標籤會導致 Model Monitor 報告的 F1 分數不準確，但不會是模型實際性能下降的原因。