模型预测精度下降自动告警阈值设定方案

模型预测精度下降自动告警阈值设定方案

在机器学习模型运维中，精度下降是核心监控指标。本文提供基于AUC指标的自动化告警方案。

核心监控指标设置

• AUC值：作为主要监控指标，监控范围0.5-1.0
• 准确率(accuracy)：辅助指标，阈值0.8
• F1-score：针对不平衡数据集，阈值0.7

告警阈值配置

# 阈值设定代码
threshold_config = {
    'auc_threshold': 0.85,
    'accuracy_threshold': 0.80,
    'f1_threshold': 0.75,
    'drift_threshold': 0.02,  # 数据漂移阈值
}

# 告警级别定义
ALERT_LEVELS = {
    'WARNING': {'threshold': 0.90, 'severity': 'medium'},
    'CRITICAL': {'threshold': 0.85, 'severity': 'high'}
}

实时监控逻辑

import numpy as np
from sklearn.metrics import roc_auc_score, accuracy_score

class ModelMonitor:
    def __init__(self, threshold=0.85):
        self.threshold = threshold
        self.history = []
        
    def evaluate_and_alert(self, y_true, y_pred_proba):
        auc = roc_auc_score(y_true, y_pred_proba)
        accuracy = accuracy_score(y_true, np.round(y_pred_proba))
        
        # 记录历史值
        self.history.append({'timestamp': time.time(), 'auc': auc, 'accuracy': accuracy})
        
        # 告警判断
        if auc < self.threshold:
            self.send_alert(f"模型AUC下降至{auc:.3f}，低于阈值{self.threshold}")
        elif auc < self.threshold + 0.05:
            self.send_warning(f"模型AUC接近阈值：{auc:.3f}")

自适应阈值调整

建议采用滑动窗口方式动态调整阈值，窗口大小为7天，当连续3天下降超过1%时触发升级告警。

实施步骤

1. 部署监控脚本到生产环境
2. 设置Slack/钉钉告警通知
3. 建立阈值基线和异常检测机制
4. 定期评估和优化阈值参数