[发明专利]机器学习模型的未分类样本处理方法、装置及电子设备在审
| 申请号： | 201910921670.X | 申请日： | 2019-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN110796171A | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 王鹏;高明宇;张潮华;郑彦 | 申请（专利权）人： | 北京淇瑀信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 11691 北京清诚知识产权代理有限公司 | 代理人： | 曹玲柱 |
| 地址： | 100012 北京市朝阳*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开涉及一种机器学习模型的未分类样本处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：将机器学习模型的未分类样本集合通过自编码算法分成多个未分类子集合，所述未分类样本集合中包括多个用户金融数据；将正样本集合与所述多个未分类子集合中的每一个未分类子集合分别进行相似度比较，所述正样本集合中包括多个用户金融数据；以及根据相似度比较结果将所述未分类子集合确定为正样本子集合或负样本子集合。本公开涉及的机器学习模型的未分类样本处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够将未分类样本中的正样本提取出来，将正样本和负样本进行准确分类，从而提高机器学习模型的计算效果和计算精度。 | ||
| 搜索关键词： | 子集合 分类样本 正样本 机器学习模型 分类 集合 计算机可读介质 相似度比较 电子设备 用户金融 负样本 自编码 算法 | ||
【主权项】：
1.一种机器学习模型的未分类样本处理方法，其特征在于，包括：/n将机器学习模型的未分类样本集合通过自编码算法分成多个未分类子集合，所述未分类样本集合中包括多个用户金融数据；/n将正样本集合与所述多个未分类子集合中的每一个未分类子集合分别进行相似度比较，所述正样本集合中包括多个用户金融数据；以及/n根据相似度比较结果将所述未分类子集合确定为正样本子集合或负样本子集合。/n
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