用途：该技能面向建筑行业的数据驱动场景，提供自动化流水线以保持建筑机器学习模型持续可用。其核心目标是在市场条件（材料价格、人工费率）、新施工方法、项目复杂度或区域因素变化导致模型退化时，及时检测并再训练。
主要能力：监控数据漂移与性能漂移；在漂移或性能下降超过阈值时触发再训练；对再训练后的模型进行验证；管理模型版本与激活状态；评估 MAE、RMSE、R2、MAPE 等指标；提供模型维护检查与状态报告生成。内置阈值包括性能退化 0.15、数据漂移分数 0.3、最少新样本数 50。数据漂移通过对比参考数据与当前数据的数值特征均值、标准差计算归一化差异，性能漂移通过对比基线指标与当前指标计算退化幅度。
使用方式：代码中以 MLModelRetrainer 类为核心，可先调用 register_model 注册模型，再通过 detect_data_drift 检测数据漂移、evaluate_model_performance 评估性能、check_performance_drift 检查性能退化、retrain_model 执行再训练、save_model 与 load_model 进行持久化、get_model_history 查看版本历史，最后用 run_maintenance_check 执行完整维护检查或 generate_report 生成报告。模型默认保存于 ./models 目录。
适用场景：适用于使用建筑数据做预测、且数据分布或业务条件会随时间变化的项目。
限制：资料未提供安装命令、依赖版本、平台要求、收费方式或具体部署步骤；示例代码为技术实现说明，实际使用需自行准备训练数据、目标列与模型类。除资料列出的能力外，暂未提供其他功能信息。