[发明专利]模型训练方法、广告推荐方法、相关装置、设备及介质在审
| 申请号： | 201811165700.0 | 申请日： | 2018-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN109447273A | 公开（公告）日： | 2019-03-08 |
| 发明（设计）人： | 刘均;陈子安 | 申请（专利权）人： | 深圳市元征科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郝传鑫;熊永强 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市龙*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种模型训练方法，包括：固定第一GBDT模型的第一参数，逐步增大第一GBDT模型的第二参数，在逐步增大第二参数的过程中，当第一GBDT模型输出的准确率的变化率小于第一阈值时，确定目标第二参数；固定目标第二参数，逐步增大第一参数，在逐步增大第一参数的过程中，当第一GBDT模型输出的准确率的变化率小于第二阈值时，确定目标第一参数；通过输入的原始数据，以目标第一参数和目标第二参数来训练第一GBDT模型，得到第二GBDT模型。本申请还公开了一种广告推荐方法、相关装置、设备及计算机可读存储介质，解决了模型的复杂度较高，参数过多，耗费大量时间和精力且推送结果的准确率不高的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 逐步增大 准确率 广告推荐 模型训练 相关装置 变化率 阈值时 计算机可读存储介质 固定目标 原始数据 输出 复杂度 推送 申请 | ||
【主权项】：
1.一种模型训练方法，其特征在于，包括：固定第一梯度提升决策树GBDT模型的第一参数，逐步增大第一GBDT模型的第二参数；在所述逐步增大所述第一GBDT模型的第二参数的过程中，当所述第一GBDT模型输出的准确率的变化率小于第一阈值时，确定目标第二参数；固定所述目标第二参数，逐步增大所述第一GBDT模型的第一参数；在所述逐步增大所述第一GBDT模型的第一参数的过程中，当所述第一GBDT模型输出的准确率的变化率小于第二阈值时，确定目标第一参数；通过输入的原始数据，以所述目标第一参数和所述目标第二参数来训练所述第一GBDT模型，得到第二GBDT模型，所述第二GBDT模型用于构造组合特征向量。
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