[发明专利]电子装置、多模型样本训练方法和计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 201711056980.7 | 申请日： | 2017-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN108021986A | 公开（公告）日： | 2018-05-11 |
| 发明（设计）人： | 陈林 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N99/00 | 分类号： | G06N99/00 |
| 代理公司： | 深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙) 44347 | 代理人： | 于志光;郭梦霞 |
| 地址： | 518000 广东省深*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种电子装置、多模型样本训练方法和计算机可读存储介质，其中，该方法包括：接收用户上传的样本数据，确定所述样本数据的数据属性，所述数据属性包括类型和数量；根据预先确定的机器学习模型与样本数据的数据属性的映射关系，确定所述样本数据的数据属性对应的机器学习模型；将所述确定的机器学习模型分别对所述样本数据进行训练；分析训练完成后得到的各个机器学习模型的训练结果，将符合预设条件的训练结果在显示界面上展示。本发明技术方案避免了经验不足的用户由于模型的选择错误而导致训练结果很差的情况发生，解决了用户花费太多时间重复训练模型而对工作进度的影响的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 电子 装置 模型 样本 训练 方法 计算机 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种电子装置，其特征在于，所述电子装置包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的多模型样本训练系统，所述多模型样本训练系统被所述处理器执行时实现如下步骤：A、接收用户上传的样本数据，确定所述样本数据的数据属性，所述数据属性包括类型和数量；B、根据预先确定的机器学习模型与样本数据的数据属性的映射关系，确定所述样本数据的数据属性对应的机器学习模型；C、将所述确定的机器学习模型分别对所述样本数据进行训练；D、分析训练完成后得到的各个机器学习模型的训练结果，将符合预设条件的训练结果在显示界面上展示。
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