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摘要：本发明提供了基于模型关键特征的自适应AIOps数据漂移检测方法，属于智能运维技术领域。方法通过从原始特征中提取出重要特征，并分别计算出模型的训练数据和测试数据在重要特征上特征分布的相似性，根据相似性评估结果配置概念漂移检测器；对构建模型所使用的特征进行特征重要性评估，从评估结果中选出与模型性能相关的第三特征；构建故障预测AIOps模型，并设置基准模型退化指标和性能评估指标；基于基准模型退化指标和性能评估指标，监控模型训练和测试过程中的第三特征变化数量，同时通过概念漂移检测器检测识别模型的概念漂移并发出漂移警报。本发明通过实时监测数据特征的变化以及模型准确性的波动，可以及时发现AIOps模型的退化情况。
主权项：1.一种基于模型关键特征的自适应AIOps数据漂移检测方法，其特征在于，包括：通过特征重要性选择方法从原始特征中提取出重要特征，并分别计算出模型的训练数据和测试数据在重要特征上的第一特征分布和第二特征分布，同时采用KS检验评估出第一特征分布和第二特征分布之间的相似性，根据相似性评估结果配置概念漂移检测器；对原始数据进行预处理，得到模型训练和模型测试的数据集；对构建AIOps模型所使用的特征进行特征重要性评估，并通过特征选择算法从特征重要性评估结果中选择出与模型性能相关的第三特征；通过随机森林分类器构建故障预测AIOps模型，并设置基准模型退化指标和性能评估指标；基于基准模型退化指标和性能评估指标，监控故障预测AIOps模型在利用数据集进行训练和测试过程中的第三特征变化数量，同时通过概念漂移检测器检测识别模型的概念漂移并发出漂移警报。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 创意信息技术股份有限公司 基于模型关键特征的自适应AIOps数据漂移检测方法
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