模型输入数据缺失率监控方法

监控指标定义

模型输入数据缺失率应监控以下关键指标：

• 整体缺失率：总缺失值占总字段数的比例
• 字段级缺失率：每个输入特征的缺失比例
• 时间窗口缺失率：按小时/天统计的缺失趋势

实施步骤

1. 数据采集脚本

import pandas as pd
from datetime import datetime

def monitor_missing_rate(df):
    total_cells = df.shape[0] * df.shape[1]
    missing_cells = df.isnull().sum().sum()
    missing_rate = missing_cells / total_cells
    
    # 字段级缺失率
    field_missing = df.isnull().sum() / df.shape[0]
    
    return {
        'overall_missing_rate': missing_rate,
        'field_missing_rates': field_missing.to_dict(),
        'timestamp': datetime.now().isoformat()
    }

2. 告警配置

设置以下阈值：

• 严重告警：整体缺失率 > 5%
• 警告告警：整体缺失率 > 1%且 < 5%
• 正常状态：整体缺失率 < 1%

3. 监控集成

在Prometheus中配置监控指标：

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'model_monitor'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8000']

4. 告警规则定义

- alert: HighMissingRate
  expr: model_input_missing_rate > 0.05
  for: 5m
  labels:
    severity: critical
  annotations:
    summary: "输入数据缺失率超过5%"

复现验证

1. 运行监控脚本获取当前缺失率
2. 检查Prometheus指标面板
3. 观察告警是否按阈值触发

该方案可快速部署至现有DevOps流水线中，实现模型输入数据质量的实时监控。