[发明专利]一种特征识别方法、系统、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种特征识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：

对所述第一样本数据中的待识别特征添加第一标记，对第二样本数据的待识别特征添加第二标记；所述第一样本数据为外部环境发生变化时各个用户的特征数据，所述第二样本数据为所述外部环境稳定时各个所述用户的特征数据；

对所述第一样本数据和所述第二样本数据进行随机分组，得到训练集合和评估集合；

通过所述训练集合中的第一样本数据和第二样本数据的待识别特征和相应的标记，训练得到识别模型；

通过所述识别模型对所述评估集合进行识别，得到识别结果，根据所述识别结果确定所述识别模型的识别评分；其中，所述识别评分与所述识别模型的识别能力呈正比；

当所述识别评分大于预设评分阈值时，获取各个所述待识别特征的重要性评分，并按从大至小的顺序，将重要性评分排名在前预设名次的待识别特征作为容易受外部环境影响的特征数据；将容易受外部环境影响的特征数据从所述第一样本数据和第二样本数据中剔除，通过剔除特征数据后的第一样本数据和第二样本数据重新分组得到训练集合和评估集合，并重新训练得到所述识别模型，直至所述识别评分小于或等于预设评分阈值；

当所述识别评分小于或等于与预设评分阈值时，将所述第一样本数据和所述第二样本数据中的待识别特征，作为不会受到外部环境影响的特征数据。

2.根据权利要求1所述的特征识别方法，其特征在于，所述通过所述识别模型对所述评估集合进行识别，得到识别结果，根据所述识别结果确定所述识别模型的识别评分，包括：

通过所述识别模型，识别所述评估集合中的各个第一样本数据的各个待识别特征为第一标记的特征数据的第一概率；计算所有所述第一概率的平均值，得到第一平均概率；

通过所述识别模型，识别所述评估集合中的各个第二样本数据的各个待识别特征为第二标记的特征数据的第二概率；计算所有所述第二概率的平均值，得到第二平均概率；

计算所述第一平均概率与所述第二平均概率的和值，作为所述识别评分。

3.根据权利要求1所述的特征识别方法，其特征在于，通过所述识别模型对所述评估集合进行识别，得到识别结果，根据所述识别结果确定所述识别模型的识别评分，包括：

通过所述识别模型对所述评估集合中第一样本数据的待识别特征进行识别，获取识别所述第一样本数据的待识别特征为第一标记的数据的第一数量，和，获取识别所述第一样本数据的待识别特征为第二标记的数据的第二数量；

通过所述识别模型对所述评估集合中第二样本数据的待识别特征进行识别，获取识别所述第二样本数据的待识别特征为第一标记的数据的第三数量，和，获取识别所述第二样本数据的待识别特征为第二标记的数据的第四数量；

通过所述第一数量、第二数量、第三数量和第四数量计算得到所述识别评分。

4.根据权利要求3所述的特征识别方法，其特征在于，所述通过所述第一数量、第二数量、第三数量和第四数量计算得到所述识别评分，包括：

通过如下计算公式计算得到所述识别评分:

k＝f1/(f1+f2)-f3/(f3+f4)；

其中，k为所述识别评分，f1为所述第一数量，f2为所述第二数量，f3为所述第三数量，f4为所述第四数量。

5.根据权利要求1所述的特征识别方法，其特征在于，所述对所述第一样本数据中的待识别特征添加第一标记，对第二样本数据的待识别特征添加第二标记，包括：

对所述第一样本数据中的待识别特征添加的第一标记为第一数值，对所述第二样本数据中的待识别特征添加的第二标记为第二数值，所述第一数值和所述第二数值不一致。

6.根据权利要求5所述的特征识别方法，其特征在于，所述获取各个所述待识别特征的重要性评分，包括：

当所述第一数值大于所述第二数值时，针对每个种类的所述待识别特征，将所述识别模型对所述待识别特征的识别结果的平均值，作为该种类的待识别特征的重要性评分；

当所述第一数值小于所述第二数值时，针对每个种类的所述待识别特征，获取所述识别模型对所述待识别特征的识别结果的平均值，将所述第二数值减去所述平均值，作为该种类的待识别特征的重要性评分。