模型预测性能指标的基线对比分析方法

模型预测性能指标的基线对比分析方法

在机器学习模型生产环境中，建立有效的基线对比机制是监控系统的核心。以下通过具体指标和配置方案实现精确监控。

核心监控指标配置

# 性能基线指标定义
baseline_metrics = {
    'accuracy': 0.92,      # 准确率基线
    'precision': 0.88,     # 精确率基线
    'recall': 0.85,       # 召回率基线
    'f1_score': 0.86,     # F1分数基线
    'auc_roc': 0.94,     # AUC值基线
    'prediction_time_ms': 150 # 预测耗时基线(ms)
}

告警阈值配置方案

# 告警规则配置
alert_rules = {
    'accuracy': {
        'threshold': 0.02,     # 变化幅度阈值
        'operator': '<',      # 比较操作符
        'severity': 'critical'
    },
    'prediction_time_ms': {
        'threshold': 50,      # 增长幅度
        'operator': '>',     # 超过基线50%触发告警
        'severity': 'warning'
    }
}

实施步骤

1. 数据采集：每小时收集模型输出指标
2. 对比分析：使用滑动窗口计算30天平均值
3. 告警触发：当指标偏离基线超过阈值时自动通知
4. 自动化响应：通过Webhook通知运维团队进行检查

该方案可有效识别模型性能下降趋势，保障生产环境稳定性。