[发明专利]生成机器学习样本的组合特征的方法及系统在审
| 申请号： | 201710595326.7 | 申请日： | 2017-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN107392319A | 公开（公告）日： | 2017-11-24 |
| 发明（设计）人： | 陈雨强;戴文渊;杨强;罗远飞;涂威威 | 申请（专利权）人： | 第四范式（北京）技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N99/00 | 分类号： | G06N99/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京铭硕知识产权代理有限公司11286 | 代理人： | 曾世骁,张云珠 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区上*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 提供了一种生成机器学习样本的组合特征的方法及系统。所述方法包括(A)获取数据记录，其中，所述数据记录包括多个属性信息；(B)针对基于所述多个属性信息产生的每一个连续特征，执行至少一种分箱运算，以得到由至少一个分箱特征组成的分箱组特征，其中，每种分箱运算对应一个分箱特征；以及(C)通过在分箱组特征和/或基于所述多个属性信息产生的其他离散特征之间进行特征组合来生成机器学习样本的组合特征。根据所述方法和系统，将获得的分箱组特征与其他特征进行组合，使得组成机器学习样本的组合特征更为有效，从而提升了机器学习模型的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 生成 机器 学习 样本 组合 特征 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种生成机器学习样本的组合特征的方法，包括：(A)获取数据记录，其中，所述数据记录包括多个属性信息；(B)针对基于所述多个属性信息产生的每一个连续特征，执行至少一种分箱运算，以得到由至少一个分箱特征组成的分箱组特征，其中，每种分箱运算对应一个分箱特征；以及(C)通过在分箱组特征和/或基于所述多个属性信息产生的其他离散特征之间进行特征组合来生成机器学习样本的组合特征。
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