模型输入特征相关性变化监控

模型输入特征相关性变化监控踩坑记录

作为DevOps工程师，在构建ML模型监控平台时，我踩了一个关于特征相关性监控的坑。起初以为只要监控特征分布变化就够了，结果发现特征间相关性变化才是更关键的信号。

问题背景

我们部署了一个风控模型，通过监控输入特征的相关性来检测数据漂移。最初只设置了单特征分布监控，但发现当特征间相关性发生剧烈变化时，模型性能会突然下降，而单纯的分布变化预警却无法及时捕捉。

实际监控方案

# 监控脚本核心代码
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.stats import spearmanr

class FeatureCorrelationMonitor:
    def __init__(self, threshold=0.1):
        self.threshold = threshold
        self.base_correlation = None
        
    def calculate_correlation(self, df):
        # 计算所有特征间的相关性矩阵
        return df.corr(method='spearman')
        
    def check_drift(self, current_df):
        if self.base_correlation is None:
            self.base_correlation = self.calculate_correlation(current_df)
            return False, 0
        
        current_corr = self.calculate_correlation(current_df)
        # 计算与基线的相关性变化
        diff = np.abs(current_corr - self.base_correlation).max().max()
        return diff > self.threshold, diff

告警配置方案

在Prometheus中配置监控规则：

- name: feature_correlation_drift
  rules:
    - alert: HighFeatureCorrelationDrift
      expr: feature_correlation_change > 0.3
      for: 5m
      labels:
        severity: critical
        service: ml-model-monitoring
      annotations:
        summary: "特征相关性变化超过阈值"
        description: "当前相关性变化为 {{ $value }}，请检查数据质量"

避坑建议

1. 不要只监控特征分布，要同时关注相关性
2. 设置合理的阈值（建议0.1-0.3）
3. 建议使用Spearman相关性而非Pearson
4. 定期更新基线相关性矩阵

这个坑让我深刻理解了数据漂移的复杂性，特征相关性监控确实是模型稳定运行的关键指标。