本说明书公开了一种模型优化的方法、装置、设备及存储介质，可以对从各业务模型中，筛选出业务结果准确率低的模型作为目标模型，从而可以根据目标模型的输入的特征数据，以及目标模型的输出结果进行拟合，从而可以确定出输入到目标模型中的特征数据的每个特征维度对应的权重值，进而可以根据确定出的特征数据的每个特征维度对应的权重值，确定出目标模型对特征数据中的哪些特征维度的数据更为关注，并根据目标模型关注的特征维度，对目标模型进行优化。优化。优化。
【技术实现步骤摘要】
一种模型优化的方法、装置、设备及存储介质
[0001]本说明书涉及人工智能
，尤其涉及一种模型优化的方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]目前，随着人工智能技术的发展，机器学习模型被应用于各个方面中，例如：通过神经网络模型根据用户数据对用户的操作进行风控，从而保护用户的个人隐私数据等。
[0003]但是，用于不同领域中的机器学习模型通常被视为“黑箱”，即，用户仅知道机器学习模型可以根据输入的数据得到输出结果，但并不了解机器学习模型是如何根据输入的数据得到输出的结果的，而这样就导致无法对机器学习模型进行进一步的优化。
技术实现思路
[0004]本说明书提供一种模型优化的方法、装置、设备及存储介质，以部分的解决现有技术存在的问题。
[0005]本说明书采用下述技术方案：本说明书提供了一种模型优化的方法，包括：确定执行业务所需的各业务模型；根据在指定时间段内通过各业务模型执行业务后得到的业务结果，从所述各业务模型中选择目标模型；确定作为目标模型的输入数据的各候选特征数据；从各候选特征数据中选择出目标特征数据，所述目标特征数据中包含有若干特征维度；将所述目标特征数据输入到所述目标模型中，得到所述目标特征数据对应的输出结果；根据各特征维度对应的权重和每个特征维度对应的特征值，确定拟合结果，采用预设优化算法，以所述拟合结果与所述目标特征数据对应的输出结果的差异最小化为优化目标，确定出每个特征维度对应的权重；根据确定出的每个特征维度对应的权重，对所述目标模型进行优化，并采用优化后的目标模型执行所述业务。
[0006]可选地，从各候选特征数据中选择出目标特征数据，具体包括：针对每个候选特征数据，将该候选特征数据输入到所述目标模型中，得到该候选特征数据对应的输出结果；根据该候选特征数据对应的输出结果，确定该候选特征数据对所述目标模型得到输出结果的影响程度，作为该候选特征数据对应的影响程度；根据每个候选特征数据对应的影响程度，从所述各候选特征数据中筛选出目标特征数据。
[0007]可选地，将所述目标特征数据输入到所述目标模型中，得到所述目标特征数据对应的输出结果，具体包括：对所述目标特征数据中的部分特征维度对应的特征值进行掩蔽处理，得到各掩蔽后特征数据；将所述各掩蔽后特征数据输入到所述目标模型中，得到每个掩蔽后特征数据对应的输出结果。
[0008]可选地，根据所述各特征维度对应的权重和每个特征维度对应的特征值，确定拟合结果，采用预设优化算法，以所述拟合结果与所述目标特征数据对应的输出结果的差异最小化为优化目标，确定出每个特征维度对应的权重，具体包括：针对每个掩蔽后特征数据，根据所述各特征维度对应的权重以及每个特征维度在该掩蔽后特征数据中对应的特征值，确定该掩蔽后特征数据对应的拟合结果；以每个掩蔽后特征数据对应的拟合结果与每个掩蔽后特征数据各自对应的输出结果之间的偏差最小化为优化目标，确定出每个特征维度对应的权重。
[0009]可选地，根据所述各特征维度对应的权重和每个特征维度对应的特征值确定拟合结果，采用预设优化算法，以所述拟合结果与所述目标特征数据对应的输出结果的差异最小化为优化目标，确定出每个特征维度对应的权重，具体包括：将所述目标特征数据以及所述目标特征数据对应的输出结果输入到预设的权重确定模型中，以使所述权重确定模型根据所述各特征维度对应的权重和每个特征维度对应的特征值确定拟合结果，并以所述拟合结果与所述目标特征数据对应的输出结果的差异最小化为优化目标，确定出每个特征维度对应的权重。
[0010]可选地，根据所述各特征维度对应的权重和每个特征维度对应的特征值确定拟合结果，采用预设优化算法，以所述拟合结果与所述目标特征数据对应的输出结果的差异最小化为优化目标，确定出每个特征维度对应的权重，具体包括：根据所述各特征维度对应的权重和每个特征维度对应的特征值确定拟合结果，以及根据所述特征数据中包含的每个特征维度之间的相关性，采用预设优化算法，以所述拟合结果与所述目标特征数据对应的输出结果的差异最小化为优化目标，确定出每个特征维度对应的权重。
[0011]本说明书提供了一种模型优化的装置，包括：第一确定模块，用于确定执行业务所需的各业务模型；第一选择模块，用于根据在指定时间段内通过各业务模型执行业务后得到的业务结果，从所述各业务模型中选择出目标模型；第二确定模块，用于确定作为目标模型的输入数据的各候选特征数据；第二选择模块，用于从各候选特征数据中选择出目标特征数据，所述目标特征数据中包含有若干特征维度；获取模块，用于将所述目标特征数据输入到所述目标模型中，得到所述目标特征数据对应的输出结果；权重确定模块，用于根据各特征维度对应的权重和每个特征维度对应的特征值，确定拟合结果，采用预设优化算法，以所述拟合结果与所述目标特征数据对应的输出结果的差异最小化为优化目标，确定出每个特征维度对应的权重。
[0012]优化模块，用于根据确定出的每个特征维度对应的权重，对所述目标模型进行优化，并采用优化后的目标模型执行所述业务。
[0013]可选地，所述第二选择模块具体用于，针对每个候选特征数据，将该候选特征数据输入到所述目标模型中，得到该候选特征数据对应的输出结果；根据该候选特征数据对应的输出结果，确定该候选特征数据对所述目标模型得到输出结果的影响程度，作为该候选特征数据对应的影响程度；根据每个候选特征数据对应的影响程度，从所述各候选特征数据中筛选出目标特征数据。
[0014]本说明书提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述模型优化的方法。
[0015]本说明书提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述模型优化的方法。
[0016]本说明书采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：在本说明书提供的模型优化的方法，首先确定执行业务所需的各业务模型，根据在指定时间段内通过各业务模型执行业务后得到的业务结果，从各业务模型中选择目标模型，确定作为目标模型的输入数据的各候选特征数据，从各候选特征数据中选择出目标特征数据，目标特征数据中包含有若干特征维度，将目标特征数据输入到目标模型中，得到目标特征数据对应的输出结果，根据各特征维度对应的权重和每个特征维度对应的特征值，确定拟合结果，采用预设优化算法，以拟合结果与目标特征数据对应的输出结果的差异最小化为优化目标，确定出每个特征维度对应的权重，根据确定出的每个特征维度对应的权重，对目标模型进行优化，并采用优化后的目标模型执行业务。
[0017]从上述方法中可以看出，可以对从各业务模型中，筛选出业务结果准确率低的模型作为目标模型，从而可以根据目标模型的输入的特征数据，以及目标模型的输出结果进行拟合，从而可以确定出输入到目标模型中的特征数据的每个特征维度对应的权重值，进而可以根据确定出的特征数据的每个特征维度对应的权重值，确定出目标模型对特征数据中的哪些特征维度的数据更为关本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种模型优化的方法，包括：确定执行业务所需的各业务模型；根据在指定时间段内通过各业务模型执行业务后得到的业务结果，从所述各业务模型中选择目标模型；确定作为目标模型的输入数据的各候选特征数据；从各候选特征数据中选择出目标特征数据，所述目标特征数据中包含有若干特征维度；将所述目标特征数据输入到所述目标模型中，得到所述目标特征数据对应的输出结果；根据各特征维度对应的权重和每个特征维度对应的特征值，确定拟合结果，采用预设优化算法，以所述拟合结果与所述目标特征数据对应的输出结果的差异最小化为优化目标，确定出每个特征维度对应的权重；根据确定出的每个特征维度对应的权重，对所述目标模型进行优化，并采用优化后的目标模型执行所述业务。2.如权利要求1所述的方法，从各候选特征数据中选择出目标特征数据，具体包括：针对每个候选特征数据，将该候选特征数据输入到所述目标模型中，得到该候选特征数据对应的输出结果；根据该候选特征数据对应的输出结果，确定该候选特征数据对所述目标模型得到输出结果的影响程度，作为该候选特征数据对应的影响程度；根据每个候选特征数据对应的影响程度，从所述各候选特征数据中筛选出目标特征数据。3.如权利要求1所述的方法，将所述目标特征数据输入到所述目标模型中，得到所述目标特征数据对应的输出结果，具体包括：对所述目标特征数据中的部分特征维度对应的特征值进行掩蔽处理，得到各掩蔽后特征数据；将所述各掩蔽后特征数据输入到所述目标模型中，得到每个掩蔽后特征数据对应的输出结果。4.如权利要求3所述的方法，根据所述各特征维度对应的权重和每个特征维度对应的特征值，确定拟合结果，采用预设优化算法，以所述拟合结果与所述目标特征数据对应的输出结果的差异最小化为优化目标，确定出每个特征维度对应的权重，具体包括：针对每个掩蔽后特征数据，根据所述各特征维度对应的权重以及每个特征维度在该掩蔽后特征数据中对应的特征值，确定该掩蔽后特征数据对应的拟合结果；以每个掩蔽后特征数据对应的拟合结果与每个掩蔽后特征数据各自对应的输出结果之间的偏差最小化为优化目标，确定出每个特征维度对应的权重。5.如权利要求1所述的方法，根据所述各特征维度对应的权重和每个特征维度对应的特征值确定拟合结果，采用预设优化算法，以所述拟合结果与所述目标特征数据对应的输出结果的差异最小化为优化目标，确定出每个特征维度对应的权重，具体包括：将所述目标特征数据以及所述目标特征数据对应的输出结果输入到预设的权重确...
【专利技术属性】
技术研发人员：王维强，张长浩，申书恒，傅欣艺，
申请(专利权)人：支付宝杭州信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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