模型数据质量异常检测方法
核心监控指标体系
在模型运行时监控中，数据质量异常是导致模型性能下降的主要原因之一。建议建立以下关键指标：
1. 数据分布稳定性
- 特征均值、方差变化率（阈值：±5%）
- 分布相似度KL散度（阈值：<0.1）
- 原始数据与训练数据分布差异
2. 异常值检测
- Z-Score异常值比例（阈值：>3%）
- IQR异常值检测（阈值：>1.5×IQR）
告警配置方案
import numpy as np
from scipy import stats
import pandas as pd
class DataQualityMonitor:
def __init__(self, threshold=0.05):
self.threshold = threshold
def detect_distribution_shift(self, current_data, reference_data):
# 计算KL散度
kl_div = stats.entropy(current_data, reference_data)
return kl_div > 0.1
def detect_outliers(self, data):
# Z-Score方法
z_scores = np.abs(stats.zscore(data))
outlier_ratio = np.mean(z_scores > 3)
return outlier_ratio > 0.03
def run_monitoring(self, new_batch, reference_batch):
# 分布检测
dist_shift = self.detect_distribution_shift(new_batch, reference_batch)
# 异常值检测
outliers = self.detect_outliers(new_batch)
if dist_shift or outliers:
self.trigger_alert(f"Data quality issue detected: dist_shift={dist_shift}, outliers={outliers}")
# 使用示例
monitor = DataQualityMonitor()
reference_data = np.random.normal(0, 1, 1000)
new_data = np.random.normal(0.2, 1.1, 1000) # 模拟数据漂移
monitor.run_monitoring(new_data, reference_data)```
### 实施建议
1. 设置每日数据质量报告
2. 建立数据质量基线阈值
3. 配置自动化告警通知机制
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