模型预测结果与期望值差异分析监控系统

模型预测结果与期望值差异分析监控系统

在机器学习模型生产环境中，实时监控模型输出与期望值的偏差是确保模型性能稳定的关键环节。本文将构建一套基于Python的监控系统，通过具体指标和告警配置来实现对模型预测质量的持续追踪。

核心监控指标设置

首先定义三个关键指标：

1. 均方误差(MSE) - 计算预测值与真实值差值平方的平均值
2. 平均绝对误差(MAE) - 预测值与真实值差值绝对值的平均值
3. R²决定系数 - 衡量模型拟合优度的指标

实现代码示例

import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score
import pandas as pd

class ModelMonitor:
    def __init__(self):
        self.metrics_history = []
        
    def calculate_metrics(self, y_true, y_pred):
        mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
        mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
        r2 = r2_score(y_true, y_pred)
        
        return {
            'mse': mse,
            'mae': mae,
            'r2': r2,
            'timestamp': pd.Timestamp.now()
        }
    
    def add_to_history(self, metrics):
        self.metrics_history.append(metrics)

# 告警配置
monitor = ModelMonitor()

class AlertManager:
    def __init__(self):
        self.thresholds = {
            'mse': 0.1,
            'mae': 0.05,
            'r2': 0.8
        }
        
    def check_alerts(self, current_metrics):
        alerts = []
        for metric, value in current_metrics.items():
            if metric in self.thresholds and value > self.thresholds[metric]:
                alerts.append(f"{metric} exceeded threshold: {value}")
        return alerts

告警触发条件配置

当MSE超过0.1、MAE超过0.05或R²低于0.8时，系统将自动发送告警通知至Slack或邮件。

复现步骤

1. 部署监控脚本到生产环境
2. 设置每小时执行一次指标计算
3. 配置Prometheus抓取指标并建立Grafana仪表盘
4. 在Alertmanager中配置阈值告警规则