趋近智
发现像数据漂移这样的运行问题仅是考量的一部分。理解其对模型效果的准确影响,并找出性能变化原因,则需要更细致的视角。本章重点讲解精细性能监控和诊断的方法。
您将学习选择适用于特定任务的指标,不仅仅是简单的准确率 (),还包括精确率 () 和召回率 () 等指标。我们将讨论评估性能的方法,不仅是整体表现,还要针对数据的特定部分或切片进行评估,以找出隐藏的问题。此外,我们还会研究监控模型公平性的方法,分析异常值的影响,在性能下降时进行系统性根本原因分析,并将模型可解释性方法(如 SHAP 或 LIME)作为生产环境中的诊断工具。
3.1 选择合适的性能指标
3.2 数据切片与分段的性能监控
3.3 模型公平性与偏见的监控方法
3.4 分析离群值与异常点的影响
3.5 性能下降的根本原因分析
3.6 运用可解释性方法(SHAP、LIME)进行诊断
3.7 实践:借助可解释性诊断性能问题
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