Visualisering og Logning af Metrikker
123456789101112131415161718192021import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Simulate model metric logging over 12 weeks weeks = np.arange(1, 13) accuracy = np.array([0.89, 0.90, 0.91, 0.91, 0.92, 0.91, 0.90, 0.89, 0.87, 0.85, 0.86, 0.86]) precision = np.array([0.88, 0.88, 0.89, 0.90, 0.89, 0.89, 0.88, 0.87, 0.86, 0.84, 0.85, 0.85]) recall = np.array([0.87, 0.88, 0.90, 0.89, 0.91, 0.90, 0.88, 0.86, 0.85, 0.83, 0.84, 0.84]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(weeks, accuracy, marker='o', label='Accuracy') plt.plot(weeks, precision, marker='s', label='Precision') plt.plot(weeks, recall, marker='^', label='Recall') plt.axhline(0.88, color='red', linestyle='--', label='Alert Threshold') plt.title('Model Metrics Over Time') plt.xlabel('Week') plt.ylabel('Metric Value') plt.ylim(0.8, 1.0) plt.legend() plt.grid(True) plt.show()
Ved overvågning af modelmetrikker som accuracy, precision og recall over tid opnås indsigt i modellens løbende ydeevne. Konsistente værdier indikerer stabil adfærd, mens markante fald—særligt under en foruddefineret grænse—kan signalere underliggende problemer. Et pludseligt fald i accuracy kan for eksempel indikere datadrift, ændringer i brugeradfærd eller problemer med datakvalitet fra kilden.
For at opretholde modelpålidelighed proaktivt bør der opsættes advarsler, der aktiveres, når metrikker falder under kritiske grænser. Disse advarsler kan være så enkle som e-mailnotifikationer eller så avancerede som automatiserede genoptræningsjobs. Det væsentlige er at reagere hurtigt på ændringer i ydeevne for at minimere negativ indvirkning på brugere eller forretningsresultater.
Overvågning bør omfatte både model- og datakvalitetsmetrikker.
Tak for dine kommentarer!
Spørg AI
Spørg AI
Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat
Fantastisk!
Completion rate forbedret til 6.67Visualisering og Logning af Metrikker
Stryg for at vise menuen
123456789101112131415161718192021import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Simulate model metric logging over 12 weeks weeks = np.arange(1, 13) accuracy = np.array([0.89, 0.90, 0.91, 0.91, 0.92, 0.91, 0.90, 0.89, 0.87, 0.85, 0.86, 0.86]) precision = np.array([0.88, 0.88, 0.89, 0.90, 0.89, 0.89, 0.88, 0.87, 0.86, 0.84, 0.85, 0.85]) recall = np.array([0.87, 0.88, 0.90, 0.89, 0.91, 0.90, 0.88, 0.86, 0.85, 0.83, 0.84, 0.84]) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(weeks, accuracy, marker='o', label='Accuracy') plt.plot(weeks, precision, marker='s', label='Precision') plt.plot(weeks, recall, marker='^', label='Recall') plt.axhline(0.88, color='red', linestyle='--', label='Alert Threshold') plt.title('Model Metrics Over Time') plt.xlabel('Week') plt.ylabel('Metric Value') plt.ylim(0.8, 1.0) plt.legend() plt.grid(True) plt.show()
Ved overvågning af modelmetrikker som accuracy, precision og recall over tid opnås indsigt i modellens løbende ydeevne. Konsistente værdier indikerer stabil adfærd, mens markante fald—særligt under en foruddefineret grænse—kan signalere underliggende problemer. Et pludseligt fald i accuracy kan for eksempel indikere datadrift, ændringer i brugeradfærd eller problemer med datakvalitet fra kilden.
For at opretholde modelpålidelighed proaktivt bør der opsættes advarsler, der aktiveres, når metrikker falder under kritiske grænser. Disse advarsler kan være så enkle som e-mailnotifikationer eller så avancerede som automatiserede genoptræningsjobs. Det væsentlige er at reagere hurtigt på ændringer i ydeevne for at minimere negativ indvirkning på brugere eller forretningsresultater.
Overvågning bør omfatte både model- og datakvalitetsmetrikker.
Tak for dine kommentarer!
