Visualizzazione e Registrazione delle Metriche
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()
Monitorando metriche del modello come accuratezza, precisione e richiamo nel tempo, si ottengono informazioni sulle prestazioni continue del modello. Valori costanti suggeriscono un comportamento stabile, mentre cali evidenti—soprattutto al di sotto di una soglia predefinita—possono indicare problemi sottostanti. Un improvviso calo dell'accuracy, ad esempio, può segnalare drift dei dati, cambiamenti nel comportamento degli utenti o problemi di qualità dei dati a monte.
Per mantenere proattivamente l'affidabilità del modello, è opportuno impostare avvisi che si attivano quando le metriche scendono sotto soglie critiche. Questi avvisi possono essere semplici notifiche email o processi automatizzati di retraining. L'aspetto fondamentale è rispondere rapidamente ai cambiamenti delle prestazioni, minimizzando qualsiasi impatto negativo sugli utenti o sui risultati aziendali.
Il monitoraggio dovrebbe includere sia le metriche del modello sia quelle della qualità dei dati.
Grazie per i tuoi commenti!
Chieda ad AI
Chieda ad AI
Chieda pure quello che desidera o provi una delle domande suggerite per iniziare la nostra conversazione
Fantastico!
Completion tasso migliorato a 6.67Visualizzazione e Registrazione delle Metriche
Scorri per mostrare il menu
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()
Monitorando metriche del modello come accuratezza, precisione e richiamo nel tempo, si ottengono informazioni sulle prestazioni continue del modello. Valori costanti suggeriscono un comportamento stabile, mentre cali evidenti—soprattutto al di sotto di una soglia predefinita—possono indicare problemi sottostanti. Un improvviso calo dell'accuracy, ad esempio, può segnalare drift dei dati, cambiamenti nel comportamento degli utenti o problemi di qualità dei dati a monte.
Per mantenere proattivamente l'affidabilità del modello, è opportuno impostare avvisi che si attivano quando le metriche scendono sotto soglie critiche. Questi avvisi possono essere semplici notifiche email o processi automatizzati di retraining. L'aspetto fondamentale è rispondere rapidamente ai cambiamenti delle prestazioni, minimizzando qualsiasi impatto negativo sugli utenti o sui risultati aziendali.
Il monitoraggio dovrebbe includere sia le metriche del modello sia quelle della qualità dei dati.
Grazie per i tuoi commenti!
