[发明专利]一种数据分析的方法和装置

权利要求书

1.一种数据分析的方法，其特征在于，包括：

根据过滤函数从所述原始数据中确定出所述第一模型识别结果与所述第二模型识别结果，然后确定出所述第一模型识别结果与所述第二模型识别结果的交集；

根据所述交集以及抽取的样本数量确定出自适应样本数量；

根据所述自适应样本数量从所述第一模型识别结果中确定出重用样本数据和所述重用样本数据所对应的重用评估结果，以及从所述第二模型识别结果中确定出增量样本数据；

对所述增量样本数据进行评估，以确定出增量评估结果，并以所述重用评估结果和所述增量评估结果为最终评估结果对所述原始数据进行分析。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述交集以及抽取的样本数量确定出自适应样本数量，包括：

其中，A表示原始数据的集合，x₁表示第一模型的分析条件，x₂表示第二模型的分析条件，n₁表示从第一模型识别结果抽取的样本数量，n₂表示从第二模型识别结果抽取的样本数量，p(A,x₁)表示按照x₁的分析条件对集合A进行过滤得到的第一模型识别结果的集合，p(A,x₂)表示按照x₂的分析条件对集合A进行过滤得到的第二模型识别结果的集合，p(A,x₁)∩p(A,x₂)表示集合p(A,x₁)与集合p(A,x₂)的交集中的元素的个数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

在根据所述自适应样本数量从所述第一模型识别结果中确定出重用样本数据和所述重用样本数据所对应的重用评估结果，以及从所述第二模型识别结果中确定出增量样本数据的步骤之前，还包括：根据抽样函数从所述第一模型识别结果中确定出第一样本数据，以及从所述第二模型识别结果中确定出第二样本数据，其中，所述第一样本数据中包括所述重用样本数据，所述第二样本数据中包括所述增量样本数据；

并且，根据所述自适应样本数量从所述第一模型识别结果中确定出重用样本数据和所述重用样本数据所对应的重用评估结果，以及从所述第二模型识别结果中确定出增量样本数据的步骤包括：从所述第一样本数据中确定出与所述自适应样本数量相同的所述重用样本数据，从所述第一模型识别结果的评估结果中确定出所述重用评估结果；

根据所述样本数量以及所述自适应样本数量，从所述第二模型识别结果中确定出增量样本数据。

4.一种数据分析的装置，其特征在于，包括：

第一确定模块，用于根据过滤函数从所述原始数据中确定出所述第一模型识别结果与所述第二模型识别结果，然后确定出所述第一模型识别结果与所述第二模型识别结果的交集；

第二确定模块，用于根据所述交集以及抽取的样本数量确定出自适应样本数量；

第三确定模块，用于根据所述自适应样本数量从所述第一模型识别结果中确定出重用样本数据和所述重用样本数据所对应的重用评估结果，以及从所述第二模型识别结果中确定出增量样本数据；

处理模块，用于对所述增量样本数据进行评估，以确定出增量评估结果，并以所述重用评估结果和所述增量评估结果为最终评估结果对所述原始数据进行分析。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块还用于：

其中，A表示原始数据的集合，x₁表示第一模型的分析条件，x₂表示第二模型的分析条件，n₁表示从第一模型识别结果抽取的样本数量，n₂表示从第二模型识别结果抽取的样本数量，p(A,x₁)表示按照x₁的分析条件对集合A进行过滤得到的第一模型识别结果的集合，p(A,x₂)表示按照x₂的分析条件对集合A进行过滤得到的第二模型识别结果的集合，p(A,x₁)∩p(A,x₂)表示集合p(A,x₁)与集合p(A,x₂)的交集中的元素的个数。