[发明专利]用于机器学习算法的元特征训练模型在审
| 申请号： | 202111105467.9 | 申请日： | 2021-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN114692889A | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | H·F·阿玛德 | 申请（专利权）人： | 福特全球技术公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京连和连知识产权代理有限公司 11278 | 代理人： | 刘小峰;杨帆 |
| 地址： | 美国密歇根*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开提供“用于机器学习算法的元特征训练模型”。本文描述了用于以有效的方式训练和评估使用大型复杂数据集训练的机器学习模型的系统和方法。所述系统实现用于训练第一模型并使用所述第一训练后的模型生成预测的方法。所述预测和所述数据的一部分可以用于训练第二模型并生成预测作为所述第二模型的输出。第一模型可用于第三数据集以生成预测，所述预测被附加到第三数据集。然后将所附加的第三数据集输入到第二模型中，以生成与第三数据集进行比较以获得准确度的附加输出。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 机器 学习 算法 特征 训练 模型 | ||
【主权项】：
暂无信息
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