模型预测准确性持续下降的监控告警系统

模型预测准确性持续下降的监控告警系统

核心监控指标配置

在模型运行时监控中，准确性下降是关键风险指标。建议监控以下具体指标：

1. 准确性基线对比

• model_accuracy：当前预测准确率
• baseline_accuracy：历史基准准确率
• accuracy_drift：准确率变化率（公式：(current - baseline) / baseline * 100%）

2. 性能指标监控

# Prometheus监控配置示例
- name: accuracy_drop_alert
  expr: (model_accuracy - baseline_accuracy) / baseline_accuracy * 100 > 5
  for: 10m
  labels:
    severity: warning
    alert_type: accuracy_drift

告警配置方案

告警阈值设置：

• 预警阈值：准确率下降超过3%
• 紧急阈值：准确率下降超过5%

告警策略实现：

# 告警触发逻辑
import pandas as pd

class AccuracyDriftDetector:
    def __init__(self, baseline_threshold=0.03):
        self.baseline_threshold = baseline_threshold
        
    def detect_drift(self, current_accuracy, baseline_accuracy):
        drift_rate = (current_accuracy - baseline_accuracy) / baseline_accuracy
        if drift_rate < -self.baseline_threshold:
            return True, f"Accuracy dropped by {drift_rate:.2%}"
        return False, "Normal"

告警通知机制： 当检测到准确率持续下降超过10分钟时，自动触发Slack通知并记录到ELK日志系统中。