模型输入数据质量稳定性检查

模型输入数据质量稳定性检查

在机器学习模型运行时监控中，输入数据质量是影响模型性能的关键因素。本文将详细介绍如何构建输入数据质量稳定性检查机制。

核心监控指标

1. 数据分布变化检测：监控输入特征的均值、标准差等统计量变化
2. 缺失值率监控：跟踪各字段缺失值比例变化
3. 异常值检测：识别超出正常范围的数据点
4. 数据类型一致性：确保输入数据格式符合预期

具体实现方案

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

# 数据质量检查类
class InputDataValidator:
    def __init__(self, reference_data):
        self.reference_stats = self._calculate_stats(reference_data)
        
    def _calculate_stats(self, data):
        return {
            'mean': data.mean(),
            'std': data.std(),
            'missing_rate': data.isnull().sum() / len(data)
        }
    
    def validate(self, new_data):
        # 检查分布变化
        current_stats = self._calculate_stats(new_data)
        distribution_change = abs(current_stats['mean'] - self.reference_stats['mean'])
        
        # 异常值检测
        z_scores = np.abs(stats.zscore(new_data))
        outliers = (z_scores > 3).sum()
        
        return {
            'distribution_change': distribution_change,
            'outlier_count': outliers,
            'missing_rate': current_stats['missing_rate']
        }

告警配置方案

当以下条件满足时触发告警：

• 分布变化超过0.5标准差
• 异常值占比超过5%
• 缺失值率超过3%

通过配置监控面板实时展示这些指标，确保模型输入质量稳定。