机器学习模型输入特征重要性变化检测

机器学习模型输入特征重要性变化检测

在生产环境中，模型性能下降往往源于输入数据分布的变化。通过监控特征重要性的变化，可以提前预警模型漂移。

核心监控指标

• 特征重要性差异：使用SHAP值计算当前与历史时期特征重要性差值
• KL散度：衡量输入分布变化程度
• 特征均值偏移：各特征均值相对于基准的相对变化

告警配置方案

# 配置监控规则
ALERTS = {
    'FeatureImportanceDrift': {
        'threshold': 0.15,  # 特征重要性变化阈值
        'window': '7d',     # 滚动窗口
        'severity': 'warning'
    },
    'DataDrift': {
        'threshold': 0.3,   # KL散度阈值
        'window': '1d',
        'severity': 'critical'
    }
}

可复现步骤

1. 使用模型训练时的基准数据计算SHAP值
2. 每日采集新数据，重新计算特征重要性
3. 计算差异并触发告警
4. 配置Prometheus+Grafana可视化监控

通过该方案可实现对输入特征变化的实时监控和预警，确保模型性能稳定。