模型训练数据验证方法

模型训练数据验证方法：从监控到告警的完整实践

数据质量监控指标体系

在机器学习模型开发过程中，训练数据的质量直接影响模型性能。我们建立了一套完整的数据验证框架，包含以下核心监控指标：

1. 数据分布一致性

• 使用Kolmogorov-Smirnov检验检测特征分布变化
• 建立基线数据分布参考值，当p-value<0.05时触发告警

2. 数据完整性检查

• 缺失值率监控：数值型特征缺失率>5%时告警
• 异常值检测：使用IQR方法识别离群点

具体实现方案

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats

class DataValidator:
    def __init__(self, baseline_data):
        self.baseline = baseline_data
        
    def validate_distribution(self, new_data):
        # KS检验验证分布一致性
        ks_stats = []
        for col in self.baseline.columns:
            if new_data[col].dtype in ['int64', 'float64']:
                ks_stat, p_value = stats.ks_2samp(
                    self.baseline[col].dropna(), 
                    new_data[col].dropna()
                )
                ks_stats.append((col, ks_stat, p_value))
        return ks_stats
    
    def validate_missing_rate(self, new_data):
        missing_rates = (new_data.isnull().sum() / len(new_data)) * 100
        return missing_rates[missing_rates > 5]

告警配置方案

监控频率：每日凌晨2点自动执行数据验证 告警阈值：

• 分布变化显著度>0.1时触发严重告警
• 缺失率>5%时触发警告

告警通知：通过Slack webhook推送告警信息至DevOps团队，确保快速响应。

该方案已在多个模型训练环境中验证，有效降低了因数据质量问题导致的模型性能下降风险。