Metriikoiden Visualisointi ja Lokitus
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()
Kun seuraat mallin metriikoita, kuten tarkkuus (accuracy), precision ja recall ajan myötä, saat käsityksen mallin jatkuvasta suorituskyvystä. Vakaa arvojen kehitys viittaa vakaaseen toimintaan, kun taas selkeät laskut—erityisesti ennalta määritellyn rajan alapuolelle—voivat viitata taustalla oleviin ongelmiin. Äkillinen lasku accuracy voi esimerkiksi kertoa datan muutoksista, käyttäjien käyttäytymisen vaihtelusta tai lähdedatan laadun heikkenemisestä.
Mallin luotettavuuden ylläpitämiseksi on suositeltavaa määrittää hälytykset, jotka aktivoituvat, kun metriikat laskevat kriittisten rajojen alle. Hälytykset voivat olla yksinkertaisia sähköposti-ilmoituksia tai kehittyneempiä automaattisia uudelleenkoulutusprosesseja. Tärkeintä on reagoida nopeasti suorituskyvyn muutoksiin, jotta käyttäjiin tai liiketoimintaan kohdistuvat negatiiviset vaikutukset minimoidaan.
Seurannan tulisi kattaa sekä mallin että datan laadun metriikat.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Mahtavaa!
Completion arvosana parantunut arvoon 6.67Metriikoiden Visualisointi ja Lokitus
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
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()
Kun seuraat mallin metriikoita, kuten tarkkuus (accuracy), precision ja recall ajan myötä, saat käsityksen mallin jatkuvasta suorituskyvystä. Vakaa arvojen kehitys viittaa vakaaseen toimintaan, kun taas selkeät laskut—erityisesti ennalta määritellyn rajan alapuolelle—voivat viitata taustalla oleviin ongelmiin. Äkillinen lasku accuracy voi esimerkiksi kertoa datan muutoksista, käyttäjien käyttäytymisen vaihtelusta tai lähdedatan laadun heikkenemisestä.
Mallin luotettavuuden ylläpitämiseksi on suositeltavaa määrittää hälytykset, jotka aktivoituvat, kun metriikat laskevat kriittisten rajojen alle. Hälytykset voivat olla yksinkertaisia sähköposti-ilmoituksia tai kehittyneempiä automaattisia uudelleenkoulutusprosesseja. Tärkeintä on reagoida nopeasti suorituskyvyn muutoksiin, jotta käyttäjiin tai liiketoimintaan kohdistuvat negatiiviset vaikutukset minimoidaan.
Seurannan tulisi kattaa sekä mallin että datan laadun metriikat.
Kiitos palautteestasi!
