P3-9.11 候选目标与变化的标准¶

Section ID: P3-9.11 Version: v2026.09.20

同一样本可能同时记录是否需要复核、检查后的状态和处理优先级。这些列回答不同问题。应把“本次选择哪个目标来学习”和“记录该目标依据什么标准判定”分开处理。

位于同一行，不表示是同一个答案¶

下表 A、B、C 是本节虚构的已完成动作。review_needed 表示按规定复核标准判断的需要程度，final_status 表示检查范围内确认的最终状态。最终状态定义为 inspection-status-v1：检查完成后确认异常则记为 abnormal，未确认异常则记为 normal。normal 不表示以后也不会发生故障。

event_id	`review_needed`	`final_status`	`label_status`
A	1	?	pending
B	1	normal	confirmed
C	0	normal	confirmed

本教学表假设三个动作都纳入了检查。C 即使复核需要为 0，也完成了单独检查，因此有 normal；不是把需要 0 直接复制成正常标签。A 的 pending 是确认状态，不是与 normal、abnormal 并列的最终结果类别。

若要复现复核标准的判断，A、B 的 review_needed=1 是同一个答案。若要根据动作完成时的信息预测之后的检查状态，目标则是 final_status，A 的答案尚不存在。也不能仅凭 B、C 两个正常结果就认定训练数据充足。输入限于检查前的信息，不能包含检查结果。

本节选择“预测检查后状态”作为主要问题，因此记录 target_name=final_status、target_definition_version=inspection-status-v1，复核需要和处理排名分别保留。代表目标确定的是本次学习与评估要回答的问题。也可以选择其他问题，或设计同时预测多个结果的任务，但每个结果都应分别说明定义、观察条件与评估方式。

对同一观测应用两套标准¶

再看仅改变复核需要标准的独立案例 X。recent_diff 表示相同条件下近期平均流量减去基线平均流量，单位为 L/min。固定原始资料、聚合窗口、基线与计算版本后，X 的值为 -0.25。以下是教学规则，不是真实安全标准。

复核定义版本	生效时刻（KST）	生成 `review_needed` 的规则	同一 X=-0.25 的结果
`review-rule-v1`	2026-09-01 00:00	`recent_diff <= -0.30` 时为 1，否则为 0	0
`review-rule-v2`	2026-09-15 00:00	`recent_diff <= -0.20` 时为 1，否则为 0	1

两套规则都包含等号。X 不满足 -0.25 <= -0.30，但满足 -0.25 <= -0.20。因此从 0 变为 1 是因为定义改变，而不是观测恶化。这一判断可以直接按规则计算，并非一定需要模型来复现。

P3-9.8改变模型分数阈值，是在固定结果定义下改变安排策略。本节改变的则是生成 review_needed 本身的规则。若把该列作为训练答案，答案定义就改变了；final_status 的检查定义并没有随之改变。

区分生效日期与历史资料重新判定¶

本例约定，新标准适用于生效后作出的新判断。X 在 9 月 10 日的原始判断保留为 review-rule-v1、结果 0。如果 9 月 16 日用新标准重新判定旧 X，应新增 review-rule-v2、结果 1 的记录并关联原记录，不覆盖历史观测时刻或原始判断。

重新判定前要检查的内容	本例应保留的记录
原始标准与判定时刻	X 原记录 ID、9 月 10 日判定、`review-rule-v1`、值 0
新标准适用范围	`review-rule-v2` 适用于 9 月 15 日 00 时之后的新判断；历史重新判定单独记录
可重新判定的依据	能否用相同原始资料、单位、聚合和基线确认 `recent_diff=-0.25`？
新判断与负责人	9 月 16 日、`review-rule-v2`、值 1；在实际记录中填写负责人及修改理由
合并训练资料时的选择	使用按同一定义重新判定的资料，或按版本分开；注明无法重新判定的记录范围及原因

如果只剩旧标签 0，没有原始 recent_diff 或计算依据，就无法确认新标签。旧标准下的 0 既包括新标准下变成 1 的 -0.25，也包括仍为 0 的 -0.10。不能只改版本名就当作定义已经统一。同一观测的两次判断，也不应扩充为两个独立样本。

整理候选目标与判断标准版本¶

flowchart TD
    A["选择本次学习问题与目标"] --> B["区分结果定义和确认状态"]
    B --> C["检查标准版本与生效日期"]
    C --> D{"标准相同？"}
    D -- "是" --> E["用同一定义的资料准备学习与评估"]
    D -- "否" --> F{"能否依据原始记录按共同标准重新判定？"}
    F -- "是" --> G["保留原判断并关联新判断"]
    G --> E
    F -- "否" --> H["按版本分开并注明缺失依据"]

确定每个结果的定义及确认状态后，再检查版本差异。标准改变时，应先确认改变了什么，以及能否用同样依据重新判定。这样，当月度标签 1 的比例变化时，才能分别检查观测变化和定义变更。

练习：① recent_diff=-0.30 和 -0.20 在各版本中分别是什么标签？② 若只保留 X 的旧结果 0，能否将 v2 结果改为 1？③ A 的最终状态尚未确认，能否用 review_needed=1 替代最终状态答案？

解答：① -0.30 在 v1、v2 中都为 1；-0.20 在 v1 中为 0、v2 中为 1。② 缺少原始观测及依据就不能确认；只有能确认本例 X=-0.25 时，才能计算新规则结果 1。③ 两列回答不同问题，不能替代。A 应保留 final_status=?、label_status=pending，这与 P3-9.10 的未确认处理一致。

检查清单¶

能否说明本次代表目标的选择理由，以及其他候选回答的问题？
能否通过计算说明 X 的 0→1 来自定义变更，而非观测变化？
能否保留生效日期、原判断、重新判定依据及历史，而不是直接合并不同版本的标签？

来源与参考资料¶

Google, Machine Learning Glossary, label, proxy labels。用于确认术语依据：标签是监督学习样本的答案或结果部分，而 proxy label 是在数据集中无法直接取得标签时用来近似实际标签的数据。 https://developers.google.com/machine-learning/glossary / 确认日: 2026-07-20
W3C, PROV-Overview: An Overview of the PROV Family of Documents。用于确认 provenance 视角下应保留处理步骤、可复现性、版本管理和派生关系。 https://www.w3.org/TR/prov-overview/ / 确认日: 2026-07-20