模型输入输出数据完整性检查
在机器学习模型运行时监控中，输入输出数据完整性是核心指标之一。本文将详细介绍如何构建完整的数据完整性检查体系。
核心监控指标
输入数据完整性检查：
- 数据字段缺失率：
missing_rate = count(null_fields) / total_fields - 数据类型验证：
data_type_check = isinstance(input_data['feature'], expected_type) - 数据范围验证：
range_check = min_value <= value <= max_value
实施方案
import pandas as pd
from datetime import datetime
# 输入数据完整性检查类
@staticmethod
def check_input_integrity(data, schema):
results = {
'timestamp': datetime.now(),
'missing_fields': [],
'type_mismatch': [],
'out_of_range': []
}
for field, expected_type in schema['fields'].items():
if field not in data:
results['missing_fields'].append(field)
elif not isinstance(data[field], expected_type):
results['type_mismatch'].append(field)
elif 'range' in expected_type and not (expected_type['range'][0] <= data[field] <= expected_type['range'][1]):
results['out_of_range'].append(field)
return results
告警配置方案
告警阈值设置：
- 严重级别：缺失字段 > 5% 或类型错误 > 1%
- 警告级别：缺失字段 > 2% 或范围异常 > 5%
告警触发代码：
if len(results['missing_fields']) > len(schema['fields']) * 0.05:
send_alert('CRITICAL', 'Input data integrity compromised')
elif len(results['out_of_range']) > len(schema['fields']) * 0.05:
send_alert('WARNING', 'Data range anomalies detected')
通过以上配置，可实现对模型输入输出数据的实时监控，确保模型运行质量。
讨论