机器学习模型预测准确性趋势分析系统
核心监控指标配置
准确率(Accuracy)： 实时监控模型预测正确的样本占总样本的比例，设置阈值为0.95，当连续5个批次准确率低于0.92时触发告警。
AUC-ROC曲线： 监控ROC曲线下面积，当AUC值下降超过0.03时触发预警。
F1-score： 特别关注正样本的召回率，设置F1-score阈值为0.85。
告警配置方案
# prometheus告警规则配置
- alert: ModelAccuracyDrop
expr: model_accuracy < 0.92 and increase(model_accuracy[5m]) < 0
for: 10m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "模型准确率下降，当前值 {{ $value }}"
复现步骤
- 部署Prometheus监控服务：
docker run -d --name prometheus -p 9090:9090 prom/prometheus - 配置模型指标导出：使用scikit-learn的metrics模块计算准确率并暴露为prometheus指标
- 设置告警规则并验证阈值触发
实施建议
建议采用滑动窗口方式计算准确率趋势，避免短期波动影响判断。同时建立历史基线对比机制，当模型性能偏离基线超过2%时启动分析流程。
讨论