机器学习模型验证集测试

踏坑记录

最近在为ML模型搭建监控系统时，发现验证集测试环节存在严重隐患。按照常规流程，我们通常会设置如下监控指标：

核心监控指标配置

# 关键指标监控
- 验证集准确率 (val_accuracy) < 0.85 时告警
- 验证集损失 (val_loss) > 0.3 时告警
- 验证集AUC值 (val_auc) < 0.7 时告警
- 模型推理延迟 (inference_time) > 200ms 时告警

告警配置方案

在Prometheus中设置如下规则：

- alert: ModelPerformanceDegradation
  expr: |
    (val_accuracy < 0.85) or 
    (val_loss > 0.3) or 
    (val_auc < 0.7)
  for: 5m
  labels:
    severity: critical
    model: "customer_churn"
  annotations:
    summary: "模型性能下降，需要立即排查"

实际踩坑经历

上周发现验证集准确率突然从0.92降到0.78，但生产环境指标显示正常。经过排查发现是数据漂移导致的，验证集测试应该增加：

1. 数据分布监控（使用Kolmogorov-Smirnov检验）
2. 特征重要性变化检测
3. 模型输出分布稳定性检查

可复现步骤

1. 在训练完成后执行验证集测试脚本
2. 配置Prometheus告警规则
3. 设置每日自动报告生成
4. 建立数据漂移预警机制

建议在模型监控平台中集成此验证集测试流程，避免出现模型性能突然下降而无预警的情况。