模型监控是确保机器学习模型性能和可靠性的关键步骤。以下是一些关于模型监控的指导原则和最佳实践。

监控指标

  • 准确率：模型预测正确的比例。
  • 召回率：模型正确识别正例的比例。
  • F1 分数：准确率和召回率的调和平均数。
  • AUC-ROC：曲线下面积，用于评估模型的区分能力。

监控方法

  1. 实时监控：使用自动化工具实时监控模型性能。
  2. 离线监控：定期分析模型性能，例如每周或每月。

监控工具

  • TensorBoard：用于可视化模型训练和评估的指标。
  • Kubeflow：用于在 Kubernetes 上部署和监控机器学习工作负载。

最佳实践

  • 定期审查：定期审查模型性能，确保其符合预期。
  • 异常检测：使用异常检测工具识别模型性能的异常。
  • 数据质量：确保训练数据的质量，避免数据偏差。

模型监控示例

更多信息，请访问我们的 模型监控最佳实践。