Wie organisiert man die Anomalieerkennung anhand der Metriken des Modells?

Zur Erkennung von Anomalien in Modellmetriken können verschiedene Ansätze verwendet werden:

1. Statistische Methoden — zum Beispiel Kontrollkarten, bei denen ein Wert der Metrik, der die festgelegten Grenzen überschreitet (z.B. 3 Sigma vom Durchschnitt), als Anomalie gilt.

2. Zeitreihenmodelle — wenn die Metriken im Zeitverlauf gesammelt werden, können ARIMA, Holt-Winters oder LSTM verwendet werden, um Vorhersagen zu treffen und Abweichungen vom Vorhersagewert zu erkennen.

3. Maschinelles Lernen — Algorithmen, die auf normalen Daten trainiert wurden, wie Isolation Forest, One-Class SVM, Autoencoder, die Ausreißer erkennen.

4. Regeln und Schwellenwerte — einfache Heuristiken, z.B. wenn die Genauigkeit unter 0,7 fällt oder die Latenz sich verdoppelt.

Beispiel in Python mit der scikit-learn-Bibliothek für Isolation Forest:

from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np

# Angenommen, wir haben historische Genauigkeitsmetriken
metrics = np.array([0.95, 0.96, 0.94, 0.93, 0.92, 0.91, 0.90, 0.50])  # letzter Wert ist eine Anomalie

model = IsolationForest(contamination=0.1)
model.fit(metrics.reshape(-1, 1))
pred = model.predict(metrics.reshape(-1, 1))

# -1 bedeutet eine Anomalie
anomalies = metrics[pred == -1]
print("Anomale Metrikwerte:", anomalies)

Es ist wichtig, die Erkennung in den Überwachungs-Workflow zu integrieren, mit Alarmen und der Möglichkeit, schnell zu reagieren.