Visualização e 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()
Ao monitorar métricas do modelo como acurácia, precisão e recall ao longo do tempo, é possível obter uma visão sobre o desempenho contínuo do modelo. Valores consistentes sugerem comportamento estável, enquanto quedas perceptíveis — especialmente abaixo de um limite predefinido — podem indicar problemas subjacentes. Uma queda repentina em accuracy, por exemplo, pode indicar deriva de dados, mudanças no comportamento do usuário ou problemas de qualidade nos dados de entrada.
Para manter a confiabilidade do modelo de forma proativa, recomenda-se configurar alertas que sejam acionados quando as métricas caírem abaixo de limites críticos. Esses alertas podem variar de notificações por e-mail a execuções automáticas de re-treinamento. O ponto principal é responder rapidamente às mudanças de desempenho, minimizando qualquer impacto negativo para usuários ou resultados de negócios.
O monitoramento deve incluir métricas tanto do modelo quanto da qualidade dos dados.
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Ao monitorar métricas do modelo como acurácia, precisão e recall ao longo do tempo, é possível obter uma visão sobre o desempenho contínuo do modelo. Valores consistentes sugerem comportamento estável, enquanto quedas perceptíveis — especialmente abaixo de um limite predefinido — podem indicar problemas subjacentes. Uma queda repentina em accuracy, por exemplo, pode indicar deriva de dados, mudanças no comportamento do usuário ou problemas de qualidade nos dados de entrada.
Para manter a confiabilidade do modelo de forma proativa, recomenda-se configurar alertas que sejam acionados quando as métricas caírem abaixo de limites críticos. Esses alertas podem variar de notificações por e-mail a execuções automáticas de re-treinamento. O ponto principal é responder rapidamente às mudanças de desempenho, minimizando qualquer impacto negativo para usuários ou resultados de negócios.
O monitoramento deve incluir métricas tanto do modelo quanto da qualidade dos dados.
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