模型漂移监控

模型漂移是指机器学习模型在训练数据集上表现良好，但在实际应用中表现不佳的现象。为了确保模型的准确性和可靠性，我们需要对模型进行持续的监控。

监控指标

以下是一些常用的模型漂移监控指标：

• 准确率：模型在测试集上的准确率。
• 召回率：模型在测试集上正确识别的样本比例。
• F1 分数：准确率和召回率的调和平均数。
• ROC 曲线：模型在所有阈值下的真阳性率与假阳性率之间的关系。

监控方法

1. 数据监控：定期检查训练数据集和测试数据集之间的差异。
2. 模型监控：使用在线学习或增量学习等技术，实时更新模型。
3. 异常检测：检测模型输出中的异常值。

相关资源

更多关于模型漂移监控的信息，您可以阅读以下文章：

• 模型漂移检测与应对策略

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