模型预测准确性下降趋势预警系统实现

模型预测准确性下降趋势预警系统实现

踩坑记录：从0到1的准确率监控系统

最近在为公司核心推荐系统搭建模型监控平台时，踩了一个大坑——只关注了模型输出的数值范围，忽略了准确率的异常变化。项目上线后，用户投诉激增才发现模型准确率已下降30%。

核心监控指标配置

# 准确率监控配置
accuracy_threshold = 0.85  # 基线准确率
accuracy_window = 30     # 30天滑动窗口

# 关键指标收集
metrics = {
    'accuracy': {'type': 'accuracy', 'window': 30},
    'precision': {'type': 'precision', 'window': 30},
    'recall': {'type': 'recall', 'window': 30},
    'f1_score': {'type': 'f1', 'window': 30}
}

告警配置方案

一级告警（准确率下降5%）：

alert_rules:
  - name: accuracy_drop_5_percent
    metric: accuracy
    threshold: 0.80
    condition: '<'
    duration: 24h
    severity: warning

二级告警（准确率下降10%）：

alert_rules:
  - name: accuracy_drop_10_percent
    metric: accuracy
    threshold: 0.75
    condition: '<'
    duration: 24h
    severity: critical

复现步骤

1. 部署Prometheus监控服务
2. 配置模型指标暴露接口
3. 创建告警规则文件
4. 集成到Grafana进行可视化

优化建议

建议增加模型漂移检测，避免误报。通过对比历史数据分布差异来确认是否为真正的性能下降。