模型预测准确率异常检测方法

模型预测准确率异常检测方法

核心监控指标

• 准确率(Accuracy): 预测正确的样本占总样本的比例，设置阈值为0.95
• 精确率(Precision): 预测为正例中实际为正例的比例，阈值0.90
• 召回率(Recall): 实际正例中被正确预测的比例，阈值0.85
• F1-score: 精确率与召回率的调和平均，阈值0.88

告警配置方案

# prometheus告警规则配置
groups:
- name: model-monitoring
  rules:
  - alert: ModelAccuracyDrop
    expr: 1 - (sum by (model_name) (model_prediction{status="correct"}) / sum by (model_name) (model_prediction)) < 0.05
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "模型准确率下降超过5%"
      description: "模型 {{ $labels.model_name }} 准确率从{{ $value }}降至{{ $value }}"

可复现步骤

1. 在模型部署脚本中添加指标收集：

import prometheus_client as prom
accuracy_gauge = prom.Gauge('model_accuracy', 'Current model accuracy')
accuracy_gauge.set(current_accuracy)

2. 设置滑动窗口统计：每小时计算一次准确率变化率
3. 配置告警阈值：当准确率连续3个周期下降超过2%时触发告警
4. 通过Grafana dashboard实时监控各模型性能指标

异常检测算法

采用Z-score方法检测异常点，当准确率偏离均值超过3个标准差时自动标记为异常。