模型训练集与测试集分布差异检测方案

模型训练集与测试集分布差异检测方案

在模型训练过程中，训练集与测试集的分布差异是导致模型泛化能力下降的重要因素。本文提供一套可复现的监控方案。

核心监控指标

• KS统计量：衡量两个分布的最大差异，阈值设置为0.1
• KL散度：计算相对熵差异，阈值设置为0.05
• 特征均值差异率：各特征均值相对差异，阈值设置为5%

实施步骤

1. 创建监控脚本 distribution_monitor.py：

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

def calculate_ks_statistic(train_data, test_data):
    ks_stat, _ = stats.ks_2samp(train_data, test_data)
    return ks_stat

# 配置告警阈值
THRESHOLDS = {
    'ks_threshold': 0.1,
    'kl_threshold': 0.05,
    'mean_diff_threshold': 0.05
}

2. 集成到CI/CD流水线：在模型训练完成后自动执行分布检测
3. 告警配置：当KS统计量超过0.1时，通过Slack通知DevOps团队

复现要求

• 使用真实业务数据集
• 配置监控频率为每日一次
• 设置告警级别为"高"（严重性阈值）

该方案可有效识别训练/测试集分布漂移问题，建议在模型部署前进行验证。