[发明专利]一种实现自动生成特征计算代码的方法及装置有效
| 申请号: | 201910891732.7 | 申请日: | 2019-09-20 |
| 公开(公告)号: | CN110633078B | 公开(公告)日: | 2020-12-15 |
| 发明(设计)人: | 张青;周振华;何雪;吕自荟 | 申请(专利权)人: | 第四范式(北京)技术有限公司 |
| 主分类号: | G06F8/34 | 分类号: | G06F8/34;G06F8/71 |
| 代理公司: | 北京鼎佳达知识产权代理事务所(普通合伙) 11348 | 代理人: | 刘铁生;孟阿妮 |
| 地址: | 100085 北京市海淀区上*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 实现 自动 生成 特征 计算 代码 方法 装置 | ||
本发明公开了一种实现自动生成特征计算代码的方法及装置,涉及人工智能技术领域;主要技术方案包括:根据预设的关于可配置控件的分类和层级关系,向用户展示包含至少一个可配置控件的图形用户界面,每个可配置控件对应于特征计算逻辑知识库中的一套涉及特征计算的计算逻辑信息;响应于用户在图形用户界面上选一个或多个可配置控件的操作,展示该一个或多个可配置控件分别的配置页面,以及通过该一个或多个可配置控件分别的配置页面获取用户输入的配置信息;基于用户输入的配置信息与特征计算逻辑知识库中的相应的计算逻辑信息,生成配置文件;调用目标特征计算代码的代码编译器将配置文件转换成目标特征计算代码。
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域,特别是涉及一种实现自动生成特征计算代码的方法及装置。
背景技术
随着数据挖掘技术的不断发展,机器学习逐渐成为分析和处理海量数据的重要手段,而特征工程是机器学习的关键环节,特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习模型达到最佳性能的特征的过程,可见,特征的质量会影响机器学习模型的效果好坏。
目前,特征工程通常根据建模人员的专业技能,手动识别数据,根据模型的算法和应用场景,建模人员根据经验、自身的编程能力和算法能力手动编码出相应的特征计算代码,使用建模人员编码出的代码进行特征计算。可见,整个特征计算代码的编码需要大量的人力介入,且受限于建模人员的编程能力和算法能力,机器学习的特征计算的门槛较高。因此,现有的方式,特征的计算代码编码工作量较大。
发明内容
有鉴于此,本发明提出了一种实现自动生成特征计算代码的方法及装置,主要目的在于实现特征计算代码的自动生成,从而降低特征计算代码编码的工作量。
第一方面,本发明提供了一种实现自动生成特征计算代码的方法,该方法包括:
根据预设的关于可配置控件的分类和层级关系,向用户展示包含至少一个可配置控件的图形用户界面,其中,每个可配置控件对应于特征计算逻辑知识库中的一套涉及特征计算的计算逻辑信息;
响应于用户在图形用户界面上选一个或多个可配置控件的操作,展示该一个或多个可配置控件分别的配置页面,以及通过该一个或多个可配置控件分别的配置页面获取用户输入的配置信息;
基于用户输入的配置信息与特征计算逻辑知识库中的相应的计算逻辑信息,生成配置文件;
调用目标特征计算代码的代码编译器将配置文件转换成目标特征计算代码。
第二方面,本发明提供了一种实现自动生成特征计算代码的装置,该装置包括:
第一展示单元,用于根据预设的关于可配置控件的分类和层级关系,向用户展示包含至少一个可配置控件的图形用户界面,其中,每个可配置控件对应于特征计算逻辑知识库中的一套涉及特征计算的计算逻辑信息;
获取单元,用于响应于用户在图形用户界面上选一个或多个可配置控件的操作,展示该一个或多个可配置控件分别的配置页面,以及通过该一个或多个可配置控件分别的配置页面获取用户输入的配置信息;
生成单元,用于基于用户输入的配置信息与特征计算逻辑知识库中的相应的计算逻辑信息,生成配置文件;
转换单元,用于调用目标特征计算代码的代码编译器将配置文件转换成目标特征计算代码。
第三方面,本发明提供了一种计算机可读存储介质,所述存储介质包括存储的程序,其中,在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行第一方面所述的实现自动生成特征计算代码的方法。
第四方面,本发明提供了一种存储管理设备,所述存储管理设备包括:
存储器,用于存储程序;
处理器,耦合至所述存储器,用于运行所述程序以执行第一方面所述的实现自动生成特征计算代码的方法。
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