Visualisering och Loggning av Mätvärden
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()
Genom att övervaka modellmetrik såsom noggrannhet, precision och återkallelse över tid får du insikt i modellens löpande prestanda. Konsekventa värden tyder på stabilt beteende, medan märkbara nedgångar—särskilt under ett fördefinierat tröskelvärde—kan signalera underliggande problem. En plötslig minskning i accuracy kan till exempel indikera datadrift, förändringar i användarbeteende eller problem med datakvalitet uppströms.
För att proaktivt upprätthålla modellens tillförlitlighet bör du konfigurera varningar som utlöses när metrik faller under kritiska tröskelvärden. Dessa varningar kan vara så enkla som e-postnotifieringar eller så avancerade som automatiserade omträningsjobb. Det viktigaste är att snabbt reagera på prestandaförändringar för att minimera negativ påverkan på användare eller affärsresultat.
Övervakning bör inkludera både modell- och datakvalitetsmetrik.
Tack för dina kommentarer!
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
Fantastiskt!
Completion betyg förbättrat till 6.67Visualisering och Loggning av Mätvärden
Svep för att visa menyn
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()
Genom att övervaka modellmetrik såsom noggrannhet, precision och återkallelse över tid får du insikt i modellens löpande prestanda. Konsekventa värden tyder på stabilt beteende, medan märkbara nedgångar—särskilt under ett fördefinierat tröskelvärde—kan signalera underliggande problem. En plötslig minskning i accuracy kan till exempel indikera datadrift, förändringar i användarbeteende eller problem med datakvalitet uppströms.
För att proaktivt upprätthålla modellens tillförlitlighet bör du konfigurera varningar som utlöses när metrik faller under kritiska tröskelvärden. Dessa varningar kan vara så enkla som e-postnotifieringar eller så avancerade som automatiserade omträningsjobb. Det viktigaste är att snabbt reagera på prestandaförändringar för att minimera negativ påverkan på användare eller affärsresultat.
Övervakning bör inkludera både modell- och datakvalitetsmetrik.
Tack för dina kommentarer!
