page-hinkley测试在python中主流实现位于river和alibi-detect库：river轻量、单变量、贴近原论文；alibi-detect支持多变量但依赖tensorflow、开销大。
Page-Hinkley 测试在 Python 里用哪个库
它不在标准库，也不在 scikit-learn 或 statsmodels 里——主流实现集中在流式检测专用库 river 和 alibi-detect 中。river 的 PageHinkley 是最轻量、最贴近原始论文的实现，适合单变量在线检测；alibi-detect 的版本支持多变量但依赖 tensorflow，启动慢、内存开销大。
常见错误现象：直接 pip install page-hinkley 或搜 “python page hinkley” 找到过时的 gist 或自实现代码，结果统计量计算有偏差（比如漏掉累积和偏移项），导致阈值失效。
- 用
river：pip install river，导入from river.drift import PageHinkley - 避免手写：原始公式含
sum_{i=1}^t (x_i - \mu_t) - \delta t，其中\mu_t是滑动均值，\delta是灵敏度参数，手写极易错位索引或误用全局均值 -
alibi-detect适合已用 TensorFlow 生态的场景，否则纯为概念漂移加装一个 200MB 依赖不划算
PageHinkley 参数 delta 和 min_instances 怎么设
delta 控制灵敏度：值越小越早报警，但也越容易误报；min_instances 是冷启动保护，防止前几条数据就触发。它们不是超参调优项，而是业务容忍度的映射。
使用场景：比如监控 API 响应延迟，P95 从 200ms 突跳到 350ms，你希望 50 个请求内发现——那就把 min_instances 设为 50，delta 试设为 0.005（对应约 0.5% 相对偏移），再根据线上误报率反向调。
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-
delta典型范围在 0.001–0.01 之间；设 0.05 基本等于关掉检测 -
min_instances至少大于你期望检测的最小漂移窗口长度；设太小（如 5）会导致噪声触发 - 不建议用网格搜索调这两个参数——漂移是稀疏事件，CV 会严重高估稳定性
输入数据必须是单变量且顺序严格
PageHinkley 只接受标量数值流，每次 .update(x) 传一个 float 或 int。传数组、DataFrame 行、字典都会直接报错或静默失败（比如 river 会把 list 当成单个 object 处理，累积和崩掉）。
性能影响：它内部只维护两个浮点数（累计和、均值），时间复杂度 O(1)，但前提是输入干净。如果前端传的是带单位的字符串 "124ms"，或混入 None，.update() 会抛 TypeError 或算出 nan，后续所有检测失效。
- 务必在调用
.update()前做类型清洗：float(str(x).strip("ms").strip()) - 不能跳着喂数据：比如 batch 推送 100 条，再统一
.update()，它会当成 100 次独立观测，但均值更新逻辑被破坏 - 时间戳无关——算法不看时间，只认输入顺序；别试图塞
(timestamp, value)元组进去
检测到漂移后怎么重置不丢状态
PageHinkley 没有内置“重置到漂移点后”的接口，调 .reset() 会清空全部历史（包括均值和累积和），相当于重启检测器——这对持续监控是灾难性的，你会错过紧邻的二次漂移。
正确做法是手动接管状态：记录触发时的 self._mean 和 self._sum（river 中为私有属性，需反射访问），在业务逻辑中保存快照，下次从该点继续。或者更稳的方式——用 river 的 DriftDetector 接口配合外部状态管理。
- 别依赖
.reset()；它设计用于测试场景，不是生产重置 - 触发后不要停喂数据：继续
.update()，算法会自动用新均值重建基准 - 最容易被忽略的一点：漂移信号是异步的——
.update()返回False不代表没漂移，要轮询.drift_detected属性
