模型预测准确率下降的多指标综合告警

模型预测准确率下降的多指标综合告警

当机器学习模型在生产环境运行时，准确率下降往往是业务损失的直接信号。本文将通过具体监控指标和告警配置方案，构建一套可复现的监控体系。

核心监控指标配置

1. 准确率指标：设置阈值为0.95，当准确率连续3个周期下降超过2%时触发告警。通过Prometheus抓取模型输出结果与真实标签的对比数据。

2. AUC指标：监控ROC曲线下面积，当AUC低于0.85时进行一级告警，低于0.75时触发二级告警。

3. 数据分布漂移：通过Kolmogorov-Smirnov检验监控输入特征分布变化，当p值小于0.05时触发数据漂移告警。

告警配置方案

# Prometheus告警规则配置
groups:
- name: model-alerts
  rules:
  - alert: ModelAccuracyDrop
    expr: (
      (model_accuracy{env="prod"} < 0.95) and 
      (increase(model_accuracy[3m]) < -0.02)
    )
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型准确率下降"

复现步骤

1. 部署Prometheus监控系统
2. 在模型服务中添加指标收集代码
3. 配置上述告警规则文件
4. 观察告警触发情况

该方案可有效捕捉模型性能变化，实现及时响应。