模型预测偏差检测方法

模型预测偏差检测方法

在生产环境中，模型性能会随时间衰减，因此需要建立有效的偏差检测机制。本文介绍基于统计学方法的偏差检测方案。

核心监控指标

• 预测分布偏差：通过Kolmogorov-Smirnov检验检测输入特征分布变化
• 目标值偏差：计算预测值与实际值的均方误差(MSE)变化率
• 性能指标漂移：关注准确率、召回率等业务指标的滑动窗口统计

实施步骤

1. 配置数据采集管道，每小时收集5000条预测记录
2. 使用以下Python代码实现偏差检测：

import numpy as np
from scipy import stats

class BiasDetector:
    def __init__(self, reference_data):
        self.ref_dist = reference_data
        
    def detect_bias(self, new_data):
        ks_stat, p_value = stats.ks_2samp(self.ref_dist, new_data)
        return ks_stat > 0.1 or p_value < 0.05  # 偏差阈值

告警配置

当检测到偏差时，触发以下告警：

• 严重级别：预测分布变化超过10%或p值<0.05
• 通知方式：邮件+Slack通知
• 响应流程：自动触发模型重新训练任务

该方案可部署在Prometheus监控系统中，通过Grafana可视化展示偏差趋势。