[发明专利]特征的确定方法和装置

权利要求书

1.一种特征的确定方法，所述方法包括：

获取由模型的训练样本的原始特征所组成的特征矩阵；

对所述特征矩阵进行降维，得到降维矩阵；

从所述降维矩阵中，提取入模特征作为待处理特征，所述入模特征与经训练的所述模型的预测结果相关；

确定所述待处理特征在所述特征矩阵中对应的原始特征作为反解结果，并基于所述反解结果确定目标特征，其中，所述目标特征用于训练所述模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述特征矩阵进行降维，得到降维矩阵，包括：

对所述特征矩阵进行奇异值分解，得到奇异矩阵；

将所述奇异矩阵中指定数量的元素作为降维系数，并基于所述降维系数对所述特征矩阵进行降维，得到所述降维矩阵。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：

从所述奇异矩阵中提取出所述入模特征指示的元素作为待处理元素；

所述确定所述待处理特征在所述特征矩阵中对应的原始特征作为反解结果，包括：

基于所述待处理元素，确定所述待处理特征在所述特征矩阵中对应的原始特征作为所述反解结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述反解结果确定目标特征，包括：

根据对应的待处理元素在所述反解结果中进行特征选取，得到对应的待处理元素不小于元素阈值的反解结果作为所述目标特征。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述经训练的所述模型的生成步骤，包括：

采用所述降维矩阵中的特征，训练待训练的所述模型，得到经训练的所述模型；以及

所述入模特征的生成步骤，包括：

利用经训练的所述模型进行预测，得到从该模型输出的所述预测结果和与所述预测结果相关的入模特征。

6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将所述奇异矩阵中指定数量的元素作为降维系数，包括：

按照所述奇异矩阵中元素的奇异值由大到小的顺序，从所述奇异矩阵中确定所述指定数量的元素，作为所述降维系数。

7.根据权利要求2所述的方法，其中，所述指定数量的确定步骤，包括：

获取所述模型的建模平台的训练数据大小需求；

确定符合所述训练数据大小需求的特征数，作为所述指定数量。

8.根据权利要求1-7任意之一所述的方法，其中，所述方法还包括：

采用所述目标特征，训练所述经训练的模型，得到目标模型。

9.一种特征的确定装置，所述装置包括：

获取单元，被配置成获取由模型的训练样本的原始特征所组成的特征矩阵；

降维单元，被配置成对所述特征矩阵进行降维，得到降维矩阵；

特征确定单元，被配置成从所述降维矩阵中，提取入模特征作为待处理特征，所述入模特征与经训练的所述模型的预测结果相关；

反解单元，被配置成确定所述待处理特征在所述特征矩阵中对应的原始特征作为反解结果，并基于所述反解结果确定目标特征，其中，所述目标特征用于训练所述模型。

10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述降维单元，进一步被配置成按照如下方式执行所述对所述特征矩阵进行降维，得到降维矩阵：

对所述特征矩阵进行奇异值分解，得到奇异矩阵；将所述奇异矩阵中指定数量的元素作为降维系数，并基于所述降维系数对所述特征矩阵进行降维，得到所述降维矩阵。

11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述装置还包括：提取单元，被配置成从所述奇异矩阵中提取出所述入模特征指示的元素作为待处理元素；

所述反解单元，进一步被配置成按照如下方式执行所述确定所述待处理特征在所述特征矩阵中对应的原始特征作为反解结果：

基于所述待处理元素，确定所述待处理特征在所述特征矩阵中对应的原始特征作为所述反解结果。