机器学习模型数据漂移预警系统

机器学习模型数据漂移预警系统构建指南

数据漂移检测核心指标

1. 特征分布变化检测

• 使用KS统计量：ks_2samp(feature_distribution, historical_distribution)
• 基线阈值设置为0.1（建议根据业务调整）

2. 模型输出分布监控

• 预测概率分布KL散度计算：scipy.stats.entropy(predicted_dist, baseline_dist)
• 输出置信度下降率：1 - (current_confidence / baseline_confidence)

实施步骤

步骤1：特征漂移检测模块

import numpy as np
from scipy import stats

class DriftDetector:
    def __init__(self, threshold=0.1):
        self.threshold = threshold
        
    def detect_ks_drift(self, current_data, baseline_data):
        ks_stat, p_value = stats.ks_2samp(current_data, baseline_data)
        return ks_stat > self.threshold

步骤2：告警配置

• 一级告警：KS统计量>0.1且p值<0.05（立即通知）
• 二级告警：KL散度>0.05（需要审查）
• 三级告警：置信度下降率>15%（持续监控）

步骤3：集成到Prometheus监控

# prometheus.yml配置
scrape_configs:
  - job_name: 'model_monitor'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']
metrics_path: '/metrics'

建议每5分钟采集一次指标，确保实时性。