[發明專利]一種調整模型穩定性的方法、裝置及電子設備

有效

• 申請號: 202110168787.2
• 申請日: 2021-02-07
• 公開（公告）號: CN112508202B
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 李達;丁楠;蘇綏綏
• 申請（專利權）人: 北京淇瑀信息科技有限公司
• 主分類號: G06N20/00
• 分類號: G06N20/00
• 代理公司: 北京清誠知識產權代理有限公司 11691
• 代理人: 喬東峰

1.一種調整人群樣本模型穩定性的方法，其特征在于，用于人群樣本存在分布差異時，提高模型的穩定性，所述方法包括：

接收人群樣本存在分布差異的報警信息，所述人群樣本存在分布差異指模型的開發人群樣本與測試人群樣本存在分布差異；

將模型當前人群樣本預測值載入SHAP包，并輸出各個特征的SHAP值；所述SHAP值是該人群樣本中每個特征對預測值所分配到的權重；

將所述SHAP值轉換為NDPS值；所述NDPS值表示特征在不同人群樣本中的歸一化權重偏移量，用于消除人群樣本分布差異對特征權重的影響；

根據所述NDPS值對所述模型的待調整特征進行調整；

所述將所述SHAP值轉換為NDPS值包括：

將當前人群樣本中各個特征的SHAP值按照指定順序進行排序，得到第i個特征的實際排序值rank_act,i；

將模型對開發人群樣本的預測值載入SHAP包，輸出各個特征的基準SHAP值，并將所述各個特征的基準SHAP值按照指定順序進行排序，得到第i個特征的基準排序值rank_BZ,i；其中，各個特征的基準SHAP值是指模型開發人群樣本中各個特征的SHAP值；

通過如下公式得到第i個特征的NDPS值：

其中：N為所述模型的特征總個數。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收人群樣本存在分布差異的報警信息之后，所述方法還包括：

根據預設報警規則確定所述報警信息對應的目標報警類型；

根據報警類型與模型調整策略的對應關系獲取所述目標報警類型對應的目標模型調整策略；

所述根據所述NDPS值對所述模型的待調整特征進行調整具體為：

根據所述NDPS值及所述目標模型調整策略的待調整特征對模型進行調整。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述預設報警規則用于根據不同的波動指標將報警信息分為不同類型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述波動指標包括模型的穩定度指標、模型通過量指標中的至少一種。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據所述NDPS值及所述目標模型調整策略的待調整特征對模型進行調整包括：

將所述NDPS值輸入目標模型調整策略中；

輸出所述目標模型調整策略的待調整特征；

對所述待調整特征進行調整。

6.一種調整人群樣本模型穩定性的裝置，其特征在于，用于人群樣本存在分布差異時，提高模型的穩定性，所述裝置包括：

接收模塊，用于接收人群樣本存在分布差異的報警信息，所述人群樣本存在分布差異指模型的開發人群樣本與測試人群樣本存在分布差異；

獲取模塊，用于將模型當前人群樣本預測值載入SHAP包，并輸出各個特征的SHAP值；所述SHAP值是該人群樣本中每個特征對預測值所分配到的權重；

轉換模塊，用于將所述SHAP值轉換為NDPS值；所述NDPS值表示特征在不同人群樣本中的歸一化權重偏移量，用于消除人群樣本分布差異對特征權重的影響；

調整模塊，用于根據所述NDPS值對所述模型的待調整特征進行調整；

其中，所述轉換模塊包括：

第一排序模塊，用于將當前人群樣本中各個特征的SHAP值按照指定順序進行排序，得到第i個特征的實際排序值rank_act,i；

第二排序模塊，用于將模型對開發人群樣本的預測值載入SHAP包，輸出各個特征的基準SHAP值，并將所述各個特征的基準SHAP值按照指定順序進行排序，得到第i個特征的基準排序值rank_BZ,i；其中，各個特征的基準SHAP值是指模型開發人群樣本中各個特征的SHAP值；

換算模塊，用于通過如下公式得到第i個特征的NDPS值：

其中：N為所述模型的特征總個數。