模型输入数据分布变化的实时监控方法

模型输入数据分布变化的实时监控方法

在机器学习模型运行时监控中，输入数据分布变化是导致模型性能下降的重要因素。本文将介绍如何构建实时监控系统来检测输入数据分布的变化。

核心监控指标

1. 特征分布统计量：均值、标准差、偏度、峰度等
2. 分布相似度：使用KL散度、JS散度或卡方检验
3. 异常值比例：超出3σ范围的样本占比
4. 数据质量指标：缺失值率、重复值率

实现方案

import numpy as np
from scipy import stats
import pandas as pd

class DataDriftMonitor:
    def __init__(self, reference_data):
        self.ref_stats = self._calculate_stats(reference_data)
        
    def _calculate_stats(self, data):
        return {
            'mean': np.mean(data),
            'std': np.std(data),
            'skewness': stats.skew(data),
            'kurtosis': stats.kurtosis(data)
        }
    
    def detect_drift(self, current_data):
        current_stats = self._calculate_stats(current_data)
        drift_score = 0
        
        # 计算KL散度
        kl_div = stats.entropy(
            np.histogram(current_data, bins=50)[0],
            np.histogram(self.ref_stats['data'], bins=50)[0]
        )
        
        # 阈值判断
        if kl_div > 0.5:
            return True, kl_div
        return False, kl_div

告警配置

• 阈值设置：KL散度>0.5时触发告警
• 告警级别：中等风险，需人工核查
• 通知方式：Slack/钉钉机器人通知
• 恢复条件：连续3次检测正常后自动恢复

通过该方案可有效监控模型输入数据分布变化，及时发现潜在的模型退化问题。