模型预测准确率波动的统计学监控方法

模型预测准确率波动的统计学监控方法

背景

在生产环境中，模型准确率的异常波动往往预示着数据分布漂移或模型性能退化。本文介绍基于统计学原理的准确率监控方法。

核心监控指标

# 准确率计算公式
accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

# 3σ控制限计算
μ = 平均准确率
σ = 标准差
控制上限 = μ + 3σ
控制下限 = μ - 3σ

实施步骤

1. 数据采集：每小时收集1000条预测样本，计算准确率
2. 统计建模：使用历史30天数据建立基准模型
3. 实时监控：每5分钟检查一次当前准确率是否超出控制限

告警配置示例

# prometheus告警规则
- alert: ModelAccuracyDegradation
  expr: |
    (rate(model_predictions_total{status="correct"}[5m]) / 
     rate(model_predictions_total[5m])) < (avg_over_time(model_accuracy[1d]) - 3 * stddev_over_time(model_accuracy[1d]))
  for: 10m
  labels:
    severity: critical
    team: ml-engineering
  annotations:
    summary: "模型准确率下降超过3σ标准差"

复现代码

import numpy as np
import pandas as pd

def calculate_control_limits(accuracy_series, n_sigma=3):
    mean_acc = np.mean(accuracy_series)
    std_acc = np.std(accuracy_series)
    upper_limit = mean_acc + n_sigma * std_acc
    lower_limit = mean_acc - n_sigma * std_acc
    return upper_limit, lower_limit

# 假设已有准确率时间序列数据
accuracies = [0.95, 0.94, 0.96, 0.93, 0.97, 0.95]
upper, lower = calculate_control_limits(accuracies)
print(f"控制上限: {upper:.3f}, 控制下限: {lower:.3f}")

预防措施

当准确率超出控制限时，系统应自动触发以下动作：

1. 发送告警至Slack通知团队
2. 触发模型重新训练流程
3. 启动A/B测试验证新版本性能