Validador de Modelo ML

O Validador de Modelo ML analisa as previsões do modelo em relação ao ground truth para avaliar confiabilidade e justiça. Calcula métricas centrais (exatidão, precisão, recall, F1, ROC-AUC), detecta drift de dados usando PSI e KS e avalia a qualidade de calibração. Limites configuráveis por métrica e cenário permitem personalização; os resultados podem ser resumidos por fatias de dados, como janela de tempo ou subconjunto de características. A ferramenta suporta entradas em lote e streaming e pode validar várias implementações e janelas de tempo. Gera sinais de drift, erros de calibração e pontuações de justiça para ajudar governança a identificar riscos antes da produção. Valores ausentes são tratados de forma robusta; definições de métricas personalizadas são suportadas; artefatos são adequados para dashboards e checagens automatizadas. Reprodutibilidade é fortalecida por entradas versionadas e linhagem de dados. Casos de uso incluem validação pré-lançamento, monitoramento pós-implantação e auditorias de conformidade que exigem avaliação quantitativa consistente. O valor único reside em análises integradas de drift e viés, bem como sinais de explicabilidade que auxiliam investigações de causa raiz e planejamento de remediação. Funções centrais incluem cálculo de métricas, detecção de drift, avaliação de calibração, análise de justiça e geração de relatórios, com ganchos de integração para CI/CD e plataformas de dados. Conceitualmente cada avaliação é um registro reproduzível e versionado: entradas, carimbos de tempo, identificadores de modelo e fatias de dados são capturados para garantir rastreabilidade.