模型输出分布漂移检测算法实现及阈值设定

背景

在生产环境中，机器学习模型的输出分布会随时间发生变化，导致性能下降。本文介绍基于统计检验的输出分布漂移检测方法。

核心算法实现

使用Kolmogorov-Smirnov检验检测输出分布变化：

import numpy as np
from scipy import stats

def ks_test_drift_detection(current_output, reference_output, alpha=0.05):
    # KS检验
    statistic, p_value = stats.ks_2samp(current_output, reference_output)
    
    # 判断是否发生漂移
    drift_detected = p_value < alpha
    
    return {
        'ks_statistic': statistic,
        'p_value': p_value,
        'drift_detected': drift_detected,
        'threshold': alpha
    }

监控指标配置

KS统计量：0.15-0.20作为中等漂移阈值，>0.30为严重漂移
p-value：默认阈值0.05
样本量：每小时至少1000个预测结果

告警配置方案

# prometheus告警规则
rule_files:
  - model_drift_rules.yml

# 告警规则文件
alert: MODEL_OUTPUT_DRIFT
expr: ks_statistic > 0.25
labels:
  severity: critical
annotations:
  summary: "模型输出分布严重漂移"
  description: "KS统计量{{ $value }}超过阈值0.25"

# 次级告警
alert: MODEL_OUTPUT_WARNING
expr: ks_statistic > 0.15 and ks_statistic <= 0.25
labels:
  severity: warning

复现步骤

收集参考数据集（前30天）
每小时计算当前输出与参考分布的KS统计量
配置Prometheus监控并设置告警规则
当ks_statistic>0.25时触发紧急告警

性能追踪

监控周期：每小时一次
数据存储：使用Prometheus + Thanos架构
告警延迟：<30秒

Zach883 · 2026-01-08T10:24:58

KS检验作为分布漂移检测手段确实有效，但实际应用中需注意样本量对p值的影响。建议在阈值设定时结合业务场景和模型稳定性的历史表现动态调整，而不是死守0.05。另外，可以引入多个统计检验方法（如JS散度、能量检验）做交叉验证，提升检测鲁棒性。

Nina740 · 2026-01-08T10:24:58

监控指标配置中提到的KS统计量阈值（0.15-0.20）偏主观，建议通过A/B测试或历史数据回测来验证这些阈值是否真正能捕获到业务可感知的性能下降。同时应考虑引入滑动窗口机制，避免短期波动引发误报。

BrightWolf · 2026-01-08T10:24:58

告警规则设计中直接使用ks_statistic > 0.25触发紧急告警，容易导致频繁告警干扰运维。建议增加一个‘漂移持续时间’的判断逻辑，比如：连续3次检测都超过阈值才触发，或者结合p_value趋势变化进行二次过滤，提高告警质量。

模型输出分布漂移检测算法实现及阈值设定