[发明专利]一种机器学习模型选择方法在审
| 申请号： | 201911034545.3 | 申请日： | 2019-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN110796270A | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 杨忠勋 | 申请（专利权）人： | 深圳市超算科技开发有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/10 | 分类号： | G06N20/10 |
| 代理公司： | 44384 深圳市中科创为专利代理有限公司 | 代理人： | 梁炎芳;谭雪婷 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区粤海街道沙河西路*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种机器学习模型选择方法，主要包括模型设置、训练测试、模型评估、模型选择、预测推理、模型监控，通过模型选择策略和模型评估结果选出采用的算法模型，模型选择过程分解为资源消耗、性能、业务风险等多个方面，更广泛的覆盖了机器学习模型选择所涉及的必要和关键过程，可以适用于各种类型机器学习算法模型的选择，通用性高。同时采用资源消耗、性能、业务风险等多个维度来作为模型选择的依据，除了使用常规的模型性能，还将工程代价和业务风险引入到模型选择过程，有效保证了算法模型的高工程可用性和低应用风险，实用价值高。 | ||
| 搜索关键词： | 模型选择 机器学习模型 模型评估 算法模型 资源消耗 机器学习算法 可用性 多个方面 关键过程 过程分解 模型设置 训练测试 常规的 低应用 推理 维度 监控 引入 预测 覆盖 保证 | ||
【主权项】：
1.一种机器学习模型选择方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤S1：模型设置，根据目标任务确定多个候选算法模型的类型，每种类型可包含多个子模型。算法模型记为h
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