机器学习模型性能评估基准

核心监控指标体系

模型输出质量指标：准确率(accuracy)、精确率(precision)、召回率(recall)、F1-score，通过sklearn.metrics计算；AUC-ROC曲线面积，使用roc_auc_score函数。

性能基准指标：推理延迟(ms)，通过time.time()记录；内存占用(MB)，使用psutil.virtual_memory().used监控。

数据质量指标：输入特征分布变化率(>5%触发告警)、缺失值比例、异常值占比，通过pandas.DataFrame.describe()分析。

告警配置方案

阈值设定：

准确率下降超过2%触发一级告警
推理延迟超过100ms触发二级告警
内存占用超过80%触发三级告警

监控脚本示例：

import time
from sklearn.metrics import accuracy_score
import psutil

class ModelMonitor:
    def __init__(self, threshold=0.02):
        self.threshold = threshold
        
    def check_performance(self, y_true, y_pred):
        acc = accuracy_score(y_true, y_pred)
        if acc < (self.last_acc - self.threshold):
            self.trigger_alert('accuracy_drop')
        
    def check_latency(self):
        start = time.time()
        # 模型推理代码
        end = time.time()
        latency = (end - start) * 1000
        if latency > 100:
            self.trigger_alert('latency_exceed')

可复现步骤**：

部署监控脚本到生产环境
设置Prometheus监控指标暴露端口
配置Grafana仪表板展示关键指标
创建钉钉/企业微信告警机器人

评估基准值建议

基准准确率：>90%
基准延迟：<50ms
基准内存：<2GB

Oliver248 · 2026-01-08T10:24:58

准确率下降2%就告警，听起来合理，但实际场景中要结合业务波动来定阈值。比如风控模型可能允许短期下降，而推荐系统就不能容忍。建议根据历史 baseline 和业务影响动态调整。

Rose702 · 2026-01-08T10:24:58

监控延迟和内存占用是生产环境的硬伤，我之前遇到过模型推理时间突然飙到200ms，排查发现是特征工程里加了个慢查询。建议在部署前做压力测试，把基线打扎实。

Nora595 · 2026-01-08T10:24:58

用pandas做数据质量监控很直观，但别忘了加上特征漂移检测，比如用K-S检验或JS散度。不然光看缺失值和异常值，可能错过模型性能退化的根本原因

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