模型预测结果置信度异常的监控策略

模型预测结果置信度异常监控策略

在机器学习模型运行时监控中，预测置信度是核心指标之一。当模型输出的置信度过高或过低时，往往预示着模型性能下降或数据分布漂移。

监控指标配置

# 置信度异常检测指标
confident_threshold = 0.95  # 高置信度阈值
low_confident_threshold = 0.1  # 低置信度阈值

# 实时监控指标收集
metrics = {
    'high_confidence_count': 0,     # 高置信度样本数
    'low_confidence_count': 0,      # 低置信度样本数
    'avg_confidence': 0.0,          # 平均置信度
    'confidence_std': 0.0,          # 置信度标准差
}

告警配置方案

当满足以下条件时触发告警：

1. 高置信度异常：连续5分钟内高置信度样本占比超过20%
2. 低置信度异常：连续5分钟内低置信度样本占比超过30%
3. 分布变化：平均置信度连续3次下降超过0.1

可复现监控代码

import time
from collections import deque

class ConfidenceMonitor:
    def __init__(self):
        self.confidence_history = deque(maxlen=60)  # 保存最近60个置信度
        self.alert_thresholds = {
            'high_confidence': 0.2,
            'low_confidence': 0.3,
            'avg_change': 0.1
        }
    
    def check_confidence(self, predictions):
        # 计算置信度统计
        confidences = [pred['confidence'] for pred in predictions]
        avg_conf = sum(confidences) / len(confidences)
        self.confidence_history.append(avg_conf)
        
        # 检查异常情况
        high_count = sum(1 for c in confidences if c > 0.95)
        low_count = sum(1 for c in confidences if c < 0.1)
        
        if (high_count / len(confidences) > self.alert_thresholds['high_confidence'] or
            low_count / len(confidences) > self.alert_thresholds['low_confidence']):
            self.trigger_alert('confidence_anomaly', f'置信度异常: 高置信度{high_count}, 低置信度{low_count}')

通过以上配置，可有效监控模型预测的可靠性，及时发现模型性能退化问题。