[发明专利]数据处理方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种数据处理方法，包括：

获取待处理模型对应的第一数据集，所述第一数据集中包括样本和样本标签；

根据所述样本的特征，获取所述特征在不同时期的特征数据，以生成多个第二数据集；

根据所述多个第二数据集和所述样本标签，获取所述待处理模型的指标的数值，所述指标用于表征所述待处理模型的性能；以及

根据所述指标的数值，生成所述待处理模型的数据处理结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述待处理模型的所述指标包括以下至少一种：

接收者操作特征曲线对应的曲线下面积、模型区分度指标和模型稳定度指标。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述多个第二数据集和所述样本标签，获取所述待处理模型的指标的数值，包括：

从所述多个第二数据集中确定两个目标数据集；以及

根据所述两个目标数据集和所述样本标签，获取所述模型区分度指标对应的两个数值、所述曲线下面积对应的两个数值以及所述模型稳定度指标对应的数值。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述指标的数值，生成所述待处理模型的数据处理结果，包括：

计算所述模型区分度指标对应的两个数值之间的第一差值和所述曲线下面积对应的两个数值之间的第二差值；

响应于所述待处理模型的所述指标的数值满足以下任一条件：所述第一差值大于第一阈值、所述第二差值大于第二阈值和所述模型稳定度指标对应的数值大于第三阈值，则确定所述待处理模型的数据处理结果为模型异常；以及

响应于所述第一差值小于或等于所述第一阈值，且所述第二差值小于或等于所述第二阈值，且所述稳定度指标对应的数值小于或等于所述第三阈值，则确定所述待处理模型的数据处理结果为模型正常。

5.根据权利要求4所述的方法，还包括：

响应于所述待处理模型的数据处理结果为模型异常，则根据所述多个第二数据集，检测所述特征的分布；以及

根据对所述特征的分布的检测结果，分析所述待处理模型的数据处理结果为模型异常的原因。

6.一种数据处理装置，包括：

第一获取模块，用于获取待处理模型对应的第一数据集，所述第一数据集中包括样本和样本标签；

第二获取模块，用于根据所述样本的特征，获取所述特征在不同时期的特征数据，以生成多个第二数据集；

第三获取模块，用于根据所述多个第二数据集和所述样本标签，获取所述待处理模型的指标的数值，所述指标用于表征所述待处理模型的性能；以及

生成模块，用于根据所述指标的数值，生成所述待处理模型的数据处理结果。

7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述待处理模型的所述指标包括以下至少一种：

接收者操作特征曲线对应的曲线下面积、模型区分度指标和模型稳定度指标。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述第三获取模块，包括：

确定单元，用于从所述多个第二数据集中确定两个目标数据集；以及

获取单元，用于根据所述两个目标数据集和所述样本标签，获取所述模型区分度指标对应的两个数值、所述曲线下面积对应的两个数值以及所述模型稳定度指标对应的数值。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述生成模块，包括：

计算单元，用于计算所述模型区分度指标对应的两个数值之间的第一差值和所述曲线下面积对应的两个数值之间的第二差值；

第一确定单元，用于响应于所述待处理模型的所述指标的数值满足以下任一条件：所述第一差值大于第一阈值、所述第二差值大于第二阈值和所述模型稳定度指标对应的数值大于第三阈值，则确定所述待处理模型的数据处理结果为模型异常；以及

第二确定单元，用于响应于所述第一差值小于或等于所述第一阈值，且所述第二差值小于或等于所述第二阈值，且所述稳定度指标对应的数值小于或等于所述第三阈值，则确定所述待处理模型的数据处理结果为模型正常。