10、机器学习系统设计与数据集稳定性优化

机器学习系统设计与数据集稳定性优化

1. 模型性能评估与部署

在训练完模型后，必须对其性能进行评估。为防止性能不佳的模型被部署给用户，通常会测量某些指标并设定阈值，只有满足这些阈值的模型才能投入生产。

1.1 评估指标

不同类型的模型需要评估不同的指标：
- 回归模型 ：通常会关注以下指标：
- 平均绝对误差（MAE）
- 均方误差（MSE）
- 均方根误差（RMSE）
- 决定系数（R²）
- 分类模型 ：会监测以下指标来确定模型的强度：
- 准确率
- 精确率和召回率
- F1 分数
- 受试者工作特征曲线下面积（AUROC）

1.2 示例代码

y_pred = linear_regression.predict(x_test)
print("Linear Regression model MSE:", metrics.mean_squared_error(y_test, y_pred))

1.3 部署前的验证

在部署模型之前，要确保其适合生产。设置模型需要通过的指标阈值是验证模型的基本方法。如果模型未通过这些标准，应重新进行数据转换和模型训练阶段，直到通过阈值为止。

2. 模型部署方式

模型部署方式灵活，通常有以下两种：
- 模型服务 ：将模