[发明专利]数据分析模型的创建方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种数据分析模型的创建方法，其特征在于，包括步骤：

展示多个基础模型选项；

根据对所述多个基础模型选项的选择操作确定初始数据分析模型；所述初始数据分析模型携带待训练的模型参数值；

展示数据特征的候选列表；所述候选列表包括多个数据特征选项；

根据对所述多个数据特征选项的选择操作，确定所述数据特征；

获取与标签和数据特征相匹配的测试数据集；

利用所述测试数据集对所述初始数据分析模型的模型参数值进行训练，得到数据分析模型，所述数据分析模型用于对设备数据进行分析；

在所述展示数据特征的候选列表的步骤之前，还包括：

展示多个设备类型，根据对所述多个设备类型的选择操作确定目标设备类型；

展示所述目标设备类型的多个设备型号，根据对所述多个设备型号的选择操作确定目标设备；

根据所述目标设备的设备特征参数生成所述多个数据特征选项，得到所述候选列表。

2.根据权利要求1所述的数据分析模型的创建方法，其特征在于，所述根据对所述多个数据特征选项的选择操作，确定所述数据特征的步骤包括：

获取所述初始数据分析模型的预设数据特征数量；

根据对所述多个数据特征选项的选择操作，确定第一数据特征；

若所述第一数据特征的数据特征数量与所述预设数据特征数量相同，则将所述第一数据特征设为所述数据特征。

3.根据权利要求2所述的数据分析模型的创建方法，其特征在于，还包括步骤：

若否，则产生数据特征设置失败的提示信息。

4.根据权利要求1所述的数据分析模型的创建方法，其特征在于，所述获取与所述标签和数据特征相匹配的测试数据集的步骤包括：

确定所述测试数据集的目标数量；

确定数据库中与所述标签和数据特征相匹配的测试数据集的总数量；

若所述目标数量小于或等于所述总数量，则从所述数据库中获取所述测试数据集。

5.根据权利要求1所述的数据分析模型的创建方法，其特征在于，在所述获取与所述标签和数据特征相匹配的测试数据集的步骤之后，还包括：

展示所述测试数据集；所述测试数据集包括第一标签数据集和数据特征数据集；

根据对所述第一标签数据集的编辑操作，得到第二标签数据集；

利用所述第二标签数据集和所述数据特征数据集重新生成所述测试数据集。

6.根据权利要求1所述的数据分析模型的创建方法，其特征在于，所述利用所述测试数据集对所述初始数据分析模型的模型参数值进行训练，得到数据分析模型的步骤包括：

利用所述测试数据集对所述初始数据分析模型的模型参数值进行训练，得到第一模型参数值；

根据对所述第一模型参数值的数值调整处理，得到第二模型参数值；

基于所述第二模型参数值创建所述数据分析模型。

7.一种数据分析模型的创建装置，其特征在于，包括：

选项展示模块，用于展示多个基础模型选项；

第一确定模块，用于根据对所述多个基础模型选项的选择操作确定初始数据分析模型；所述初始数据分析模型携带待训练的模型参数值；

展示单元，用于展示数据特征的候选列表；所述候选列表包括多个数据特征选项；

确定单元，用于根据对所述多个数据特征选项的选择操作，确定所述数据特征；

数据获取模块，用于获取与标签和数据特征相匹配的测试数据集；

模型训练模块，用于利用所述测试数据集对所述初始数据分析模型的模型参数值进行训练，得到数据分析模型，所述数据分析模型用于对设备数据进行分析；列表生成单元，用于展示多个设备类型，根据对所述多个设备类型的选择操作确定目标设备类型；展示所述目标设备类型的多个设备型号，根据对所述多个设备型号的选择操作确定目标设备；根据所述目标设备的设备特征参数生成所述多个数据特征选项，得到所述候选列表。