Python构建模型自动评估与监控系统需集成性能跟踪、数据漂移检测与预测稳定性分析：定时计算线上关键指标（如AUC、PSI、预测熵），用Prometheus/MLflow记录，Evidently/NannyML量化漂移，结合动态阈值与业务校验告警，并闭环联动模型迭代。
用Python构建模型自动评估与监控系统，核心在于把模型性能跟踪、数据漂移检测、预测稳定性分析变成可重复执行的流水线，而不是靠人工抽查或临时脚本。
模型上线后不能只看训练时的准确率。需在生产环境中持续采集真实标签（如用户是否点击、订单是否履约），与模型预测结果对齐，定期计算关键指标：
建议用Prometheus + Grafana暴露指标，或用MLflow Tracking记录每次评估结果，便于回溯对比。
特征分布变化是模型退化的常见前兆。光画直方图不够，要量化判断：
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可用Evidently AI或NannyML库一键生成报告，也支持嵌入到Airflow或Cron中定时运行。
即使输入没大变，模型输出也可能异常——比如预测概率集体右偏、置信度普遍降低、某类预测频次骤增：
不必一上来就搭复杂平台。一个可持续运行的最小系统可以这样启动：
基本上就这些。不复杂但容易忽略的是：监控不是建完就完事，必须和模型迭代闭环联动——一旦告警，要能快速定位是否需重训、重采样或加规则兜底。
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