Візуалізація та Журналювання Метрик
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()
Моніторинг таких метрик моделі, як точність (accuracy), прецизійність (precision) та повнота (recall) з часом дозволяє отримати уявлення про поточну ефективність моделі. Стабільні значення свідчать про стійку роботу, тоді як помітні зниження—особливо нижче заздалегідь визначеного порогу—можуть сигналізувати про приховані проблеми. Раптове падіння accuracy, наприклад, може вказувати на дрейф даних, зміни у поведінці користувачів або проблеми з якістю вхідних даних.
Для проактивного забезпечення надійності моделі слід налаштовувати сповіщення, які активуються при падінні метрик нижче критичних порогів. Такі сповіщення можуть бути як простими електронними листами, так і складними автоматизованими завданнями для повторного навчання. Основна мета—швидко реагувати на зміни у продуктивності, мінімізуючи негативний вплив на користувачів або бізнес-процеси.
Моніторинг повинен охоплювати як метрики моделі, так і показники якості даних.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Чудово!
Completion показник покращився до 6.67Візуалізація та Журналювання Метрик
Свайпніть щоб показати меню
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()
Моніторинг таких метрик моделі, як точність (accuracy), прецизійність (precision) та повнота (recall) з часом дозволяє отримати уявлення про поточну ефективність моделі. Стабільні значення свідчать про стійку роботу, тоді як помітні зниження—особливо нижче заздалегідь визначеного порогу—можуть сигналізувати про приховані проблеми. Раптове падіння accuracy, наприклад, може вказувати на дрейф даних, зміни у поведінці користувачів або проблеми з якістю вхідних даних.
Для проактивного забезпечення надійності моделі слід налаштовувати сповіщення, які активуються при падінні метрик нижче критичних порогів. Такі сповіщення можуть бути як простими електронними листами, так і складними автоматизованими завданнями для повторного навчання. Основна мета—швидко реагувати на зміни у продуктивності, мінімізуючи негативний вплив на користувачів або бізнес-процеси.
Моніторинг повинен охоплювати як метрики моделі, так і показники якості даних.
Дякуємо за ваш відгук!
