模型性能指标计算方法
在机器学习模型监控中，准确计算核心性能指标是实现有效告警的基础。以下为可复现的指标计算方案：
核心指标计算
准确率(Accuracy)：accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) 精确率(Precision)：precision = TP / (TP + FP) 召回率(Recall)：recall = TP / (TP + FN) F1分数：f1 = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)
实际代码实现
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
def calculate_metrics(y_true, y_pred):
return {
'accuracy': accuracy_score(y_true, y_pred),
'precision': precision_score(y_true, y_pred, average='binary'),
'recall': recall_score(y_true, y_pred, average='binary'),
'f1': f1_score(y_true, y_pred, average='binary')
}
告警配置方案
阈值设置：准确率低于0.95、F1分数低于0.85时触发告警 监控频率：每小时计算一次，连续3次低于阈值时发送告警
指标更新流程
- 采集模型预测结果
- 使用上述公式计算指标
- 与预设阈值比较
- 记录并触发相应动作
讨论