模型输出概率分布偏移的自动检测系统

模型输出概率分布偏移的自动检测系统

在机器学习模型的实际部署中，输出概率分布的稳定性是衡量模型性能的重要指标。当模型在生产环境中的输出分布发生显著变化时，往往预示着数据分布漂移或模型性能退化。

核心监控指标

• KL散度：计算当前输出分布与历史基准分布的KL散度值
• JS散度：Jensen-Shannon散度用于衡量两个概率分布的相似性
• 输出均值与方差：实时监控模型输出的统计特性
• 熵值变化：检测输出分布的不确定性变化

告警配置方案

# 配置文件示例
{
  "metric": "kl_divergence",
  "threshold": 0.15,
  "alert_level": "WARNING",
  "window_size": 1000,
  "frequency": "5m"
}

可复现检测流程

1. 使用scipy.stats.entropy()计算KL散度
2. 设置滑动窗口统计监控
3. 当指标超过阈值时触发告警
4. 自动记录异常时间点的模型输出样本

通过该系统，可以提前识别模型性能下降风险，避免因分布偏移导致的业务损失。