Visualización y Registro de Métricas
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()
Al monitorear métricas del modelo como exactitud, precisión y recall a lo largo del tiempo, se obtiene una visión del rendimiento continuo del modelo. Valores consistentes sugieren un comportamiento estable, mientras que caídas notables—especialmente por debajo de un umbral predefinido—pueden indicar problemas subyacentes. Un descenso repentino en la accuracy, por ejemplo, puede señalar deriva de datos, cambios en el comportamiento de los usuarios o problemas de calidad en los datos de entrada.
Para mantener de manera proactiva la confiabilidad del modelo, se deben configurar alertas que se activen cuando las métricas caen por debajo de umbrales críticos. Estas alertas pueden ser desde notificaciones por correo electrónico hasta trabajos automatizados de reentrenamiento. Lo fundamental es responder rápidamente a los cambios en el rendimiento, minimizando cualquier impacto negativo en los usuarios o en los resultados del negocio.
El monitoreo debe incluir tanto métricas del modelo como de calidad de los datos.
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Al monitorear métricas del modelo como exactitud, precisión y recall a lo largo del tiempo, se obtiene una visión del rendimiento continuo del modelo. Valores consistentes sugieren un comportamiento estable, mientras que caídas notables—especialmente por debajo de un umbral predefinido—pueden indicar problemas subyacentes. Un descenso repentino en la accuracy, por ejemplo, puede señalar deriva de datos, cambios en el comportamiento de los usuarios o problemas de calidad en los datos de entrada.
Para mantener de manera proactiva la confiabilidad del modelo, se deben configurar alertas que se activen cuando las métricas caen por debajo de umbrales críticos. Estas alertas pueden ser desde notificaciones por correo electrónico hasta trabajos automatizados de reentrenamiento. Lo fundamental es responder rápidamente a los cambios en el rendimiento, minimizando cualquier impacto negativo en los usuarios o en los resultados del negocio.
El monitoreo debe incluir tanto métricas del modelo como de calidad de los datos.
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