北京火山引擎科技有限公司宋国龙获国家专利权
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龙图腾网获悉北京火山引擎科技有限公司申请的专利一种模型稳定性检测方法、装置及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117077036B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311048870.1，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权一种模型稳定性检测方法、装置及设备是由宋国龙;罗旋设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种模型稳定性检测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请公开一种模型稳定性检测方法、装置及设备，获取基期时间点的基期有标签样本、基期无标签样本、本期时间点的本期无标签样本，基期时间点早于本期时间点。基期有标签样本用于训练基期决策树模型。基期决策树模型包括从根节点到叶子节点的至少一条路径。应用基期决策树模型对基期无标签样本进行预测，获取预测后每条路径对应的第一样本统计量，组成第一数值集合。应用基期决策树模型对本期无标签样本进行预测，获取预测后每条路径对应的第二样本统计量，组成第二数值集合。由于样本中输入数据的分布发生变化时，样本统计量会不同，则可根据第一数值集合和第二数值集合的第一分布差异结果确定是否发生数据漂移，以实现对模型稳定性的检测。
本发明授权一种模型稳定性检测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种模型稳定性检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取基期时间点的基期有标签样本和基期无标签样本，以及本期时间点的本期无标签样本；所述基期时间点早于所述本期时间点； 基于所述基期有标签样本训练决策树模型，获得基期决策树模型；所述基期决策树模型包括从根节点到叶子节点的至少一条路径； 应用所述基期决策树模型对所述基期无标签样本进行预测，获取预测后每条所述路径对应的第一样本统计量，并由各条所述路径分别对应的第一样本统计量组成第一数值集合； 应用所述基期决策树模型对所述本期无标签样本进行预测，获取预测后每条所述路径对应的第二样本统计量，并由各条所述路径分别对应的第二样本统计量组成第二数值集合；所述第一样本统计量和所述第二样本统计量为同类型统计量； 获取所述第一数值集合和所述第二数值集合的第一分布差异结果，当所述第一分布差异结果满足第一预设条件时，确定发生概念漂移和数据漂移中的数据漂移。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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