[发明专利]预测流程模型的生成方法、装置、存储介质和电子设备有效
| 申请号： | 201811625614.3 | 申请日： | 2018-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN109800887B | 公开（公告）日： | 2021-01-22 |
| 发明（设计）人： | 张延凤 | 申请（专利权）人： | 东软集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京英创嘉友知识产权代理事务所(普通合伙) 11447 | 代理人： | 李鹏;魏嘉熹 |
| 地址： | 110179 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本公开涉及一种预测流程模型的生成方法、装置、存储介质和电子设备，该方法包括：对原始训练数据进行数据转化，以生成多个转化特征数据，数据转化方式包括针对于无规律数据的处理模型和针对于有规律数据的处理规则；通过特征评估算法对全量特征数据进行评估，以确定有效特征数据；通过有效特征数据对从模型库中提取出的多个算法模型进行训练，以获取该多个算法模型组合出的机器学习模型；对该机器学习模型和该处理规则进行拼装，以生成预测流程模型。能够在对训练数据进行探索和处理的过程中记录规律性数据对应的处理规则，并对所有特征数据进行筛选，生成兼具处理规则和机器学习模型的预测流程，在提高预测精度的同时拓宽预测模型的适用范围。 | ||
| 搜索关键词： | 预测 流程 模型 生成 方法 装置 存储 介质 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种预测流程模型的生成方法，其特征在于，所述方法包括：对原始训练数据进行数据转化处理，以生成用于描述所述原始训练数据的多个转化特征数据，所述数据转化处理的处理方式包括针对于无规律特征数据的处理模型以及针对于有规律特征数据的处理规则；通过预设的特征评估算法对全量特征数据进行评估，以确定所述全量特征数据中的有效特征数据，所述全量特征数据包括所述原始训练数据和所述多个转化特征数据；通过所述有效特征数据对从模型库中提取出的多个算法模型进行训练，以获取所述多个算法模型组合出的第一机器学习模型；对所述第一机器学习模型以及模型训练脚本中记录的所述处理规则进行拼装，以生成预测流程模型。
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