[发明专利]分类模型的训练方法、预测方法及装置有效
| 申请号： | 201910512732.1 | 申请日： | 2019-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN110363302B | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 张雅淋;李龙飞 | 申请（专利权）人： | 创新先进技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F18/241 |
| 代理公司： | 北京永新同创知识产权代理有限公司 11376 | 代理人： | 林锦辉 |
| 地址： | 英属开*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开提供了分类模型的训练方法、预测方法及装置，训练方法包括：利用训练样本集来训练出第一数目个第一分类子模型；使用第一数目个第一分类子模型来分别对测试样本集中的每个测试样本进行预测，以得到每个测试样本在各个第一分类子模型下的分类预测值；基于每个测试样本在各个第一分类子模型下的分类预测值，从第一数目个第一分类子模型中确定出组成样本分类模型的第二分类子模型以及对应的预测加权因子。利用该方法，通过基于分类子模型的预测效果来确定样本分类模型的分类子模型组成以及对应的预测加权因子，可以使得分类子模型被分配合适的预测加权因子来提升样本分类模型的整体预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 分类 模型 训练 方法 预测 装置 | ||
【主权项】：
1.一种用于训练分类模型的方法，包括：利用训练样本集来训练出第一数目个第一分类子模型；使用所述第一数目个第一分类子模型来分别对测试样本集中的每个测试样本进行预测，以得到每个测试样本在各个第一分类子模型下的分类预测值；以及基于所述每个测试样本在各个第一分类子模型下的分类预测值，从所述第一数目个第一分类子模型中确定出组成样本分类模型的第二分类子模型以及对应的预测加权因子。
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