10、机器学习模型评估、部署与分类任务详解

机器学习模型评估、部署与分类任务详解

1. 模型评估与部署要点

在机器学习项目中，模型评估与部署是关键环节。首先，要编写脚本在更新后的测试集上评估新模型和旧模型。若新模型性能未下降，则将其部署到生产环境；若性能下降，需深入调查原因。

1.1 数据质量评估

模型输入数据的质量对性能影响显著。有时，由于信号质量不佳（如传感器故障发送随机值、其他团队输出数据陈旧），模型性能会逐渐下降，但可能需要一段时间才会触发警报。通过监控模型输入，可更早发现问题。例如，当越来越多的输入缺少某个特征，或者特征的均值、标准差与训练集偏差过大，又或者分类特征出现新类别时，就应触发警报。

1.2 备份与回滚机制

为确保项目的稳定性和可追溯性，需对创建的每个模型进行备份，并建立快速回滚到旧模型的流程和工具。同时，也要备份数据集的每个版本，以便在新数据集损坏（如新增数据包含大量异常值）时能回滚到旧版本。备份数据集还能让我们用任何模型对之前的数据集进行评估。

1.3 测试集子集创建

为深入了解模型在特定数据部分的性能，可创建测试集的多个子集。例如，包含最新数据的子集，或针对特定输入类型（如内陆地区与沿海地区）的测试集。

graph LR
    A[开始] --> B[评估新、旧模型]
    B --> C{性能是否下降?}
    C -- 否 --> D[部署新模型]
    C -- 是 --> E[调查原因]
    B --> F[监控数据质量]
    F --> G{数据质量异常?}