使用Databricks Lakehouse Monitoring确保高质量预测
原文英文，约4200词，阅读约需16分钟。发表于：。Forecasting models are critical for many businesses to predict future trends, but their accuracy depends heavily on the quality of the input data...
Databricks Lakehouse Monitoring是一个统一的解决方案，帮助企业监控数据流入预测模型的质量和模型本身的性能。它对处理时间序列数据和面临数据漂移等问题的预测模型尤为重要。监控可以早期发现潜在问题，并帮助优化模型训练流程。Databricks提供了一个平台，使用Prophet和ARIMA/SARIMA等库构建和部署时间序列预测模型。自动化预测简化了算法选择和超参数调整等任务。Lakehouse Monitoring允许用户在输入特征表和推理日志表上创建监视器，跟踪数据漂移和模型性能，并设置警报。它还生成度量表和交互式仪表板，以可视化模型随时间的性能。定期刷新监视器可使用最新数据更新度量。实际值可以捕获并用于计算模型性能指标。用户可以在关键指标上设置警报，以主动识别问题。使用SQL查询或计费门户可以跟踪监控费用。
