线上一个 LR 二分类模型，每天全量重训，离线训练 AUC 稳定在 0.790，但近 7 天线上 AUC 从 0.780 单调掉到 0.762；模型容量、特征列表、样本量都没有改动。PM 要求本周内把模型换成 XGBoost 来提效果。你作为模型负责人，第一周会做什么？请给出你的归因顺序和判断依据。
面试官在考什么
判断候选人能否在需求压力下区分「模型容量不足」与「数据/特征管线问题」，以及是否具备线上问题归因的系统性方法论。
回答框架 · 前两步
- 训练 AUC 稳定而线上单调下降，优先怀疑线上线下特征一致性、上游数据源变更、标签回传延迟与口径变化，而不是模型容量。
- 归因要分层：训练/验证/线上指标一致性、特征 PSI 与缺失率、预测分布、样本时间窗与标签延迟、埋点链路。
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