Visualisierung und Protokollierung von Metriken
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()
Durch die Überwachung von Modellmetriken wie Genauigkeit, Präzision und Recall im Zeitverlauf erhalten Sie Einblicke in die kontinuierliche Leistungsfähigkeit Ihres Modells. Stabile Werte deuten auf ein konsistentes Verhalten hin, während deutliche Rückgänge – insbesondere unter einen vordefinierten Schwellenwert – auf zugrunde liegende Probleme hinweisen können. Ein plötzlicher Rückgang der accuracy kann beispielsweise auf Data Drift, Veränderungen im Nutzerverhalten oder Probleme mit der Datenqualität hindeuten.
Um die Zuverlässigkeit des Modells proaktiv zu gewährleisten, sollten Alarme eingerichtet werden, die ausgelöst werden, wenn Metriken unter kritische Schwellenwerte fallen. Diese Alarme können von einfachen E-Mail-Benachrichtigungen bis hin zu automatisierten Retraining-Jobs reichen. Entscheidend ist eine schnelle Reaktion auf Leistungsänderungen, um negative Auswirkungen auf Nutzer oder Geschäftsergebnisse zu minimieren.
Das Monitoring sollte sowohl Modell- als auch Datenqualitätsmetriken umfassen.
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Durch die Überwachung von Modellmetriken wie Genauigkeit, Präzision und Recall im Zeitverlauf erhalten Sie Einblicke in die kontinuierliche Leistungsfähigkeit Ihres Modells. Stabile Werte deuten auf ein konsistentes Verhalten hin, während deutliche Rückgänge – insbesondere unter einen vordefinierten Schwellenwert – auf zugrunde liegende Probleme hinweisen können. Ein plötzlicher Rückgang der accuracy kann beispielsweise auf Data Drift, Veränderungen im Nutzerverhalten oder Probleme mit der Datenqualität hindeuten.
Um die Zuverlässigkeit des Modells proaktiv zu gewährleisten, sollten Alarme eingerichtet werden, die ausgelöst werden, wenn Metriken unter kritische Schwellenwerte fallen. Diese Alarme können von einfachen E-Mail-Benachrichtigungen bis hin zu automatisierten Retraining-Jobs reichen. Entscheidend ist eine schnelle Reaktion auf Leistungsänderungen, um negative Auswirkungen auf Nutzer oder Geschäftsergebnisse zu minimieren.
Das Monitoring sollte sowohl Modell- als auch Datenqualitätsmetriken umfassen.
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