[發明專利]特征漂移幅度的識別方法、裝置、設備和存儲介質在審
| 申請號： | 201910575404.6 | 申請日： | 2019-06-28 |
| 公開（公告）號： | CN112149700A | 公開（公告）日： | 2020-12-29 |
| 發明（設計）人： | 楊海華 | 申請（專利權）人： | 北京百度網訊科技有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205 | 代理人： | 張子青;劉芳 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 特征 漂移 幅度 識別 方法 裝置 設備 存儲 介質 | ||
1.一種特征漂移幅度的識別方法，其特征在于，包括：
按照時間序列，將預先獲取到的數據樣本進行劃分，得到多個子數據樣本；
根據極端梯度提升模型對每個子數據樣本進行訓練，得到每個特征在每個時間段中的重要性指標；
根據每個特征在不同時間段中的重要性指標，獲取所述特征的漂移幅度。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據每個特征在不同時間段中的重要性指標，獲取所述特征的漂移幅度，包括：
根據每個特征在不同時間段中的重要性指標，獲取每個特征隨時間變化的偏差；
對每個特征的偏差進行排序，得到每個特征的漂移幅度。
3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述按照時間序列，將預先獲取到的數據樣本進行劃分，得到多個子數據樣本之前，所述方法還包括：
采集獲取所述數據樣本，所述數據樣本中包括至少一個特征，以及每個特征的時間信息。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述按照時間序列，將預先獲取到的數據樣本進行劃分，得到多個子數據樣本，包括：
根據每個特征的時間信息，按照預設時間間隔按照時間序列將所述數據樣本進行劃分，得到所述多個子數據樣本。
5.一種特征漂移幅度的識別裝置，其特征在于，包括：
劃分模塊，用于按照時間序列，將預先獲取到的數據樣本進行劃分，得到多個子數據樣本；
處理模塊，用于根據極端梯度提升模型對每個子數據樣本進行訓練，得到每個特征在每個時間段中的重要性指標；
獲取模塊，用于根據每個特征在不同時間段中的重要性指標，獲取所述特征的漂移幅度。
6.根據權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述獲取模塊具體用于：
根據每個特征在不同時間段中的重要性指標，獲取每個特征隨時間變化的偏差；
對每個特征的偏差進行排序，得到每個特征的漂移幅度。
7.根據權利要求5或6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：
采集模塊，用于采集獲取所述數據樣本，所述數據樣本中包括至少一個特征，以及每個特征的時間信息。
8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述劃分模塊具體用于：
根據每個特征的時間信息，按照預設時間間隔按照時間序列將所述數據樣本進行劃分，得到所述多個子數據樣本。
9.一種電子設備，其特征在于，包括：處理器、存儲器以及計算機程序；所述計算機程序存儲在所述存儲器中，所述處理器執行所述計算機程序實現權利要求1至4任一項所述的特征漂移幅度的識別方法。
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序用于實現權利要求1至4任一項所述的特征漂移幅度的識別方法。
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