Visualiseren en Loggen van Metrische Gegevens
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()
Door modelmetriek zoals nauwkeurigheid, precisie en recall in de tijd te monitoren, ontstaat inzicht in de voortdurende prestaties van het model. Consistente waarden duiden op stabiel gedrag, terwijl duidelijke dalingen—vooral onder een vooraf ingestelde drempel—kunnen wijzen op onderliggende problemen. Een plotselinge daling in accuracy kan bijvoorbeeld duiden op datadrift, veranderingen in gebruikersgedrag of problemen met de kwaliteit van de brondata.
Om de betrouwbaarheid van het model proactief te waarborgen, is het raadzaam om waarschuwingen in te stellen die geactiveerd worden wanneer metriek onder kritieke drempels zakt. Deze waarschuwingen kunnen variëren van eenvoudige e-mailnotificaties tot geautomatiseerde retraining-taken. Het belangrijkste is om snel te reageren op prestatieveranderingen, zodat negatieve impact op gebruikers of bedrijfsresultaten wordt geminimaliseerd.
Monitoring dient zowel model- als datakwaliteitsmetriek te omvatten.
Bedankt voor je feedback!
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
Geweldig!
Completion tarief verbeterd naar 6.67Visualiseren en Loggen van Metrische Gegevens
Veeg om het menu te tonen
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()
Door modelmetriek zoals nauwkeurigheid, precisie en recall in de tijd te monitoren, ontstaat inzicht in de voortdurende prestaties van het model. Consistente waarden duiden op stabiel gedrag, terwijl duidelijke dalingen—vooral onder een vooraf ingestelde drempel—kunnen wijzen op onderliggende problemen. Een plotselinge daling in accuracy kan bijvoorbeeld duiden op datadrift, veranderingen in gebruikersgedrag of problemen met de kwaliteit van de brondata.
Om de betrouwbaarheid van het model proactief te waarborgen, is het raadzaam om waarschuwingen in te stellen die geactiveerd worden wanneer metriek onder kritieke drempels zakt. Deze waarschuwingen kunnen variëren van eenvoudige e-mailnotificaties tot geautomatiseerde retraining-taken. Het belangrijkste is om snel te reageren op prestatieveranderingen, zodat negatieve impact op gebruikers of bedrijfsresultaten wordt geminimaliseerd.
Monitoring dient zowel model- als datakwaliteitsmetriek te omvatten.
Bedankt voor je feedback!
