模型推理准确率稳定性评估方法

模型推理准确率稳定性评估方法

在机器学习模型的生产环境中，准确率稳定性是衡量模型性能的核心指标。本文将详细介绍如何构建一套完整的准确率监控体系。

核心监控指标设置

1. 基础准确率指标

• 整体准确率：accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
• 分类准确率：针对每个类别单独计算
• 滚动窗口准确率：30分钟、1小时、24小时滚动平均

2. 准确率波动指标

• 标准差：std = √(Σ(xi - μ)² / N)
• 变异系数：CV = σ/μ × 100%
• 滚动标准差：计算连续时间窗口的准确率标准差

告警配置方案

阈值设置策略：

# 准确率告警配置示例
ALERT_RULES = {
    'accuracy_drop': {
        'threshold': 0.95,  # 基础准确率阈值
        'window_size': 3600,  # 1小时窗口
        'min_samples': 100,  # 最小样本数
        'severity': 'HIGH'
    },
    'accuracy_std': {
        'threshold': 0.02,  # 标准差阈值
        'window_size': 7200,  # 2小时窗口
        'min_samples': 50,
        'severity': 'MEDIUM'
    }
}

可复现监控流程：

1. 使用Prometheus抓取模型推理准确率指标
2. 配置Grafana仪表盘展示30分钟滚动准确率
3. 设置Alertmanager告警规则，当准确率连续5个周期下降1%时触发告警
4. 通过Webhook通知到Slack或企业微信

实施建议

建议将准确率监控与模型版本管理结合，建立准确率-版本关联表，便于问题追溯和模型迭代优化。