17、机器学习模型的版本控制与漂移检测

机器学习模型的版本控制与漂移检测

1. 数据版本切换

当我们有 dataset.csv 文件的两个版本时，可在终端使用以下命令在不同版本间切换：
- 切换到数据集的上一个版本：

git checkout HEAD^
dvc checkout

• 切换到数据集的最新版本：

git checkout master
dvc checkout

若同一文件或数据有多个版本，可使用 DVC 提供的其他简单命令。

2. 模型版本控制的重要性

投入生产的模型是一系列实验和模型修改的最终结果，涉及不同版本的训练和测试数据、不同的机器学习方法及其对应的超参数。模型版本控制有助于确保对模型所做的更改可追溯，从而在机器学习项目中实现可重复性。它能通过提供模型在特定时间点的参数、超参数和训练数据的完整快照，使每个版本的模型都能轻松重现。在新部署的模型出现问题时，可轻松回滚到上一个版本；或者恢复可能被意外修改或删除的旧版本。

3. 模型版本控制示例

以一个随机森林模型为例，该模型有五个估计器（即决策树），且这些决策树允许不同的最大深度。若仅更改用于将数据拆分为训练集和测试集的随机状态（使用 scikit-learn 中的 train_test_split() ），并对 RandomForestCl