22、机器学习模型的连续评估与两阶段预测设计模式

机器学习模型的连续评估与两阶段预测设计模式

在机器学习领域，模型部署后并非一劳永逸，需要持续评估和适时更新，以确保其在不断变化的数据环境中保持良好性能。同时，对于在边缘设备上部署大型复杂模型的问题，两阶段预测设计模式提供了有效的解决方案。

连续评估模型性能

连续评估是确保模型在生产环境中保持高性能的关键。通过捕获预测输入和输出，并与真实标签进行比较，我们可以量化跟踪模型性能，或者通过A/B测试衡量不同模型版本在当前环境中的表现。

数据准备与评估切片

为了进行连续评估，我们需要确保输出表包含模型版本和预测请求的时间戳。这样，我们可以根据模型版本和时间对评估数据框进行切片，以比较不同模型版本的性能，或者关注特定时间段内的模型预测。

# 根据模型版本切片
df_v1 = df_evals[df_evals.version == "swivel"]
df_v2 = df_evals[df_evals.version == "swivel_v2"]

# 根据时间切片
import pandas as pd
today = pd.Timestamp.now(tz='UTC')
one_month_ago = today - pd.DateOffset(months=1)
one_week_ago = today - pd.DateOffset(weeks=1)
df_prev_month = df_evals[df_evals.time >= one_month_ago]
df_prev_week = df_evals[df_evals.time >= one_week_a