模型输出分布与参考分布差异监控
监控指标体系
构建模型输出分布监控的核心指标包括：
- KL散度(KL Divergence): 计算模型输出分布与历史参考分布的差异
- JS散度(Jensen-Shannon Divergence): 无偏的分布距离度量
- Kolmogorov-Smirnov检验: 检测累积分布函数差异
- ** Wasserstein距离**: 连续分布间的度量
实现方案
import numpy as np
from scipy import stats
import pandas as pd
# 参考分布历史数据
reference_dist = pd.read_csv('reference_distribution.csv')['output']
# 模型实时输出
model_output = pd.DataFrame({'output': current_predictions})
# 计算KL散度
kl_div = stats.entropy(model_output['output'], reference_dist)
# 计算JS散度
js_div = stats.jensenshannon(model_output['output'], reference_dist)
# KS检验
ks_stat, ks_pvalue = stats.ks_2samp(model_output['output'], reference_dist)
告警配置方案
设置多级告警阈值：
- 一级告警: JS散度 > 0.1，发送邮件通知
- 二级告警: KL散度 > 0.5 或 KS p-value < 0.05，触发Slack消息
- 三级告警: Wasserstein距离 > 0.3，自动回滚模型版本
复现步骤
- 准备历史参考分布数据集
- 部署实时输出收集模块
- 配置监控规则与阈值
- 设置自动化告警通知机制
讨论