Visualisering og Logging av Måleverdier
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 å overvåke modellmetrikker som accuracy, precision og recall over tid, får du innsikt i modellens løpende ytelse. Konsistente verdier tyder på stabil oppførsel, mens merkbare fall—spesielt under en forhåndsdefinert terskel—kan indikere underliggende problemer. Et plutselig fall i accuracy kan for eksempel tyde på datadrift, endringer i brukeradferd eller problemer med datakvalitet oppstrøms.
For å opprettholde modellens pålitelighet proaktivt, bør du sette opp varsler som utløses når metrikker faller under kritiske terskler. Disse varslene kan være så enkle som e-postvarsler eller så avanserte som automatiserte retreningsjobber. Det viktigste er å reagere raskt på ytelsesendringer for å minimere negativ påvirkning på brukere eller forretningsresultater.
Overvåking bør inkludere både modell- og datakvalitetsmetrikker.
Takk for tilbakemeldingene dine!
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
Fantastisk!
Completion rate forbedret til 6.67Visualisering og Logging av Måleverdier
Sveip for å vise menyen
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 å overvåke modellmetrikker som accuracy, precision og recall over tid, får du innsikt i modellens løpende ytelse. Konsistente verdier tyder på stabil oppførsel, mens merkbare fall—spesielt under en forhåndsdefinert terskel—kan indikere underliggende problemer. Et plutselig fall i accuracy kan for eksempel tyde på datadrift, endringer i brukeradferd eller problemer med datakvalitet oppstrøms.
For å opprettholde modellens pålitelighet proaktivt, bør du sette opp varsler som utløses når metrikker faller under kritiske terskler. Disse varslene kan være så enkle som e-postvarsler eller så avanserte som automatiserte retreningsjobber. Det viktigste er å reagere raskt på ytelsesendringer for å minimere negativ påvirkning på brukere eller forretningsresultater.
Overvåking bør inkludere både modell- og datakvalitetsmetrikker.
Takk for tilbakemeldingene dine!
