模型输出置信度分布异常检测算法实现

模型输出置信度分布异常检测算法实现

在实际生产环境中，模型输出的置信度分布是监控模型性能的重要指标。当模型出现过拟合、数据漂移或模型退化时，置信度分布会发生明显变化。

核心算法实现

我采用Kolmogorov-Smirnov检验来检测置信度分布异常：

import numpy as np
from scipy import stats
import pandas as pd

class ConfidenceDistributionMonitor:
    def __init__(self, reference_data):
        self.reference_dist = reference_data
        self.threshold = 0.05  # p值阈值
    
    def detect_anomaly(self, current_batch):
        # KS检验对比当前分布与参考分布
        ks_stat, p_value = stats.ks_2samp(self.reference_dist, current_batch)
        return p_value < self.threshold

# 使用示例
monitor = ConfidenceDistributionMonitor(reference_confidence_scores)
current_predictions = model.predict(test_data)
current_confidence = [max(pred) for pred in current_predictions]

if monitor.detect_anomaly(current_confidence):
    print("检测到置信度分布异常，触发告警")

告警配置方案

在Prometheus中配置以下监控项：

# 监控指标
- name: model_confidence_distribution_change
  help: "模型置信度分布变化率"
  type: gauge
  metrics:
    - name: model_confidence_ks_stat
      value: ks_statistic_value
      labels:
        model_version: "v1.2.3"

# 告警规则
ALERT ModelConfidenceDrift
  IF model_confidence_ks_stat > 0.3
  FOR 5m
  ANNOTATIONS:
    summary: "模型置信度分布发生显著变化"
    description: "当前置信度分布与历史分布差异超过阈值"

实际部署建议

1. 每小时采样一次置信度数据进行检测
2. 建立历史参考分布，避免误报
3. 配置多级告警：轻微变化(0.2)、严重异常(0.3)
4. 与模型版本管理关联，追踪异常发生时的模型版本