[发明专利]基于web的模型训练过程数据可视化处理方法、装置、设备

说明书

本申请属于数据处理领域，公开了一种基于web的模型训练过程数据可视化处理方法、装置、计算机设备和介质。所述方法包括从采集到的所述评估结果中提取所述预设模型特征的待评估数据；获取特征的对比评估数值，并计算待评估数据相对于对比评估数值的偏差数值；然后偏差数值对评估数据进行处理和分类操作，并与预设图像模板进行关联，生成评估结果页面以进行展示。解决了现有技术中得到的每个特征的评估数据杂乱无序不便于后期分析的技术问题。

技术领域

本申请涉及数据处理领域，特别是涉及一种基于web的模型训练过程数据可视化处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

传统技术中，通过深度学习验证某一域名在特定条件下的访问量指标数据是否异常，需要对后台服务器训练出的数个模型进行评估，得出每一个模型的评估结果，然后根据评估结果从数个模型中遴选出合适的模型对指标数据进行验证得出结果。但是，一般每个模型里包括的特征奇多，每一特征的评估数据又杂乱无序，整个过程较为繁琐且操作门槛很高，耗费的时间较长，使用者要从这样一堆数据中厘清头绪，得到合适的模型十分吃力耗时。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，本申请提供一种基于web的模型训练过程数据可视化处理方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有技术中无法对特征进行准确提取，导致的无法对模型进行准确分析的技术问题。

一种基于web的模型训练过程数据可视化处理方法，所述方法包括：

采集预设模型的评估结果，并从采集到的所述评估结果中提取所述预设模型特征的特征评估数据，作为待评估数据；

获取所述特征的预期评估数值，作为对比评估数值，并获取所述待评估数据相对于所述对比评估数值的偏差数值；

根据所述偏差数值将所述待评估数据标记为评估通过数据或评估失败数据，将所述评估通过数据作为目标成功数据，并计算所述目标成功数据的数量，作为目标特征数量；

对所述评估失败数据进行类型划分，得到失败特征类型，并计算与所述失败特征类型对应的所述评估失败数据的数量，作为失败特征数量；

将所述目标特征数量以及所述失败特征数量与预设图像模板进行关联，生成评估结果页面以进行展示。

一种基于web的模型训练过程数据可视化处理装置，所述装置包括：

数据采集模块，用于采集预设模型的评估结果，并从采集到的所述评估结果中提取所述预设模型特征的特征评估数据，作为待评估数据；

偏差计算模块，用于获取所述特征的预期评估数值，作为对比评估数值，并获取所述待评估数据相对于所述对比评估数值的偏差数值；

类型标记模块，用于根据所述偏差数值将所述待评估数据标记为评估通过数据或评估失败数据，将所述评估通过数据作为目标成功数据，并计算所述目标成功数据的数量，作为目标特征数量；

失败计数模块，用于对所述评估失败数据进行类型划分，得到失败特征类型，并计算与所述失败特征类型对应的所述评估失败数据的数量，作为失败特征数量；

渲染处理模块，用于将所述目标特征数量以及所述失败特征数量与预设图像模板进行关联，生成评估结果页面以进行展示。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于web的数据可视化处理方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读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基于web的数据可视化处理方法的步骤。