样本偏差：你的数据真的代表用户吗

模型只在见过的数据上学习，如果训练样本不能代表真实分布，线上效果必然打折。这就是样本偏差。

常见来源包括曝光偏差、选择偏差和位置偏差。推荐系统里，用户只能点击被展示的内容，未展示的永远没有标签。

位置偏差尤其隐蔽，排在前面的内容天然获得更多点击。可以用点击模型或逆倾向加权来校正。

做评估时要问：评估数据的分布和线上是否一致。不一致的话，离线指标再漂亮也只能参考。