[发明专利]一种自动化模型构建方法、装置及设备

权利要求书

1.一种自动化模型构建方法，包括：

获取训练数据，提取所述训练数据的特征信息；

从模型数据集中查找与所述特征信息对应的至少一个模型训练过程信息，所述模型构建数据集包括多个特征对应关系，每个特征对应关系包括一个特征信息与至少一个模型训练过程信息；

基于模型训练策略确定模型训练过程信息的优化方案；

根据所述优化方案对所述训练数据进行训练，得到至少一个第二模型。

2.根据权利要求1所述的自动化模型构建方法，所述模型训练过程信息包括第一模型、备选算法、子流程及对应的超参取值范围。

3.根据权利要求2所述的自动化模型构建方法，所述基于模型训练策略确定模型训练过程信息的优化方案，包括：

根据所述模型训练策略及所述第一模型从备选算法、子流程及对应的超参取值范围中选取至少一个算法、至少一个子流程及对应的至少一组超参值；

根据所述至少一个算法、至少一个子流程及对应的至少一组超参值确定模型训练过程信息的优化方案。

4.根据权利要求3所述的自动化模型构建方法，所述训练数据包括训练样本和验证样本；

所述根据所述优化方案对所述训练数据进行训练，得到至少一个第二模型，包括：

根据所述至少一个算法、至少一个子流程及对应的至少一组超参值对所述训练样本进行训练，得到至少一个第二模型。

5.根据权利要求4所述的自动化模型构建方法，在得到至少一个第二模型之后，还包括：

将所述验证样本输入所述至少一个第二模型，得到对应的第一输出结果；

根据所述第一输出结果从所述至少一个第二模型中确定性能最好的一个第二模型；

按照性能最好的第二模型的算法、子流程和对应的超参值对所述训练样本和所述验证样本进行训练，得到第三模型。

6.根据权利要求5所述的自动化模型构建方法，在得到第三模型之后，还包括：

获取测试数据；

将所述测试数据输入所述第三模型，得到对应的第二输出结果；

根据所述第二输出结果对所述第三模型进行性能评价。

7.根据权利要求1所述的自动化模型构建方法，在获取训练数据之后，在基于模型训练策略确定模型训练过程信息的优化方案之前，还包括：

获取用户输入的至少部分模型训练过程信息；

将用户输入的至少部分模型训练过程信息与所述至少一个模型训练过程信息进行合并。

8.根据权利要求1所述的自动化模型构建方法，在得到至少一个第二模型之后，还包括：

记录所述至少一个第二模型对应的特征信息及模型训练过程信息。

9.一种自动化模型构建装置，包括：

获取单元，用于获取训练数据，提取所述训练数据的特征信息；

查找单元，用于从模型构建数据集中查找到与所述特征信息对应的至少一个模型训练过程信息，所述模型构建数据集包括多个特征对应关系，每个特征对应关系至少包括特征信息与模型训练过程信息；

确定单元，用于基于模型训练策略确定模型训练过程信息的优化方案

训练单元，用于根据所述优化方案对所述训练数据进行训练，得到至少一个第二模型。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如权利要求1-8任意一项所述的自动化模型构建方法。