[发明专利]机器学习模型的生成方法和装置在审
| 申请号： | 202010649102.1 | 申请日： | 2020-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN111753987A | 公开（公告）日： | 2020-10-09 |
| 发明（设计）人： | 陈海波 | 申请（专利权）人： | 深延科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06N5/00 | 分类号： | G06N5/00;G06N20/00;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 | 代理人： | 姜晓钰 |
| 地址： | 100081 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种机器学习模型的生成方法和装置，所述方法包括以下步骤：获取初始数据集，并对初始数据集进行自动化特征工程处理、自动特征选择和分批次的自适应采样，以得到训练集和验证集；构建GBDT模型；利用验证集调整GBDT模型的参数；通过训练集对调参后的GBDT模型进行训练，以得到第一结果模型；通过深度学习模型对训练集中的数据进行嵌入处理；通过嵌入处理后的训练集对调参后的GBDT模型进行训练，以得到第二结果模型；对第一结果模型和第二结果模型进行融合，以得到目标模型。本发明能够方便地在保证数据有效性的前提下减小数据量，提高后续模型训练的速度，并能够缓解数据类别不平衡问题，而且所生成的机器学习模型性能较高，实用性较强。 | ||
| 搜索关键词： | 机器 学习 模型 生成 方法 装置 | ||
【主权项】：
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