37. 在機器學習模型的實務應用中，常會出現數據漂移(Data Drift)的情 況。此現象主要是指下列哪一種情況？
(A)訓練時使用的資料分佈，與部署後實際輸入資料的統計特徵隨時間 逐漸出現差異，導致模型表現衰退；
(B)在資料前處理過程中，因特徵刪減或缺失補值不當，造成樣本資訊 量下降；
(C)模型對訓練數據擬合過度，在未知數據上泛化能力不足；
(D)後端資料庫因欄位定義或結構調整，導致特徵提取流程與原始設計 不一致

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統計： A(0), B(0), C(1), D(0), E(0) #3870641