[发明专利]一种特征线性无关的模型训练方法和装置在审
| 申请号： | 202010905517.0 | 申请日： | 2020-09-01 |
| 公开（公告）号： | CN112016700A | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 宋雨 | 申请（专利权）人： | 中国银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06Q40/02 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 韩丽波 |
| 地址： | 100818 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种特征线性无关的模型训练方法和装置，在确定原始特征之间线性无关时，针对每个类别的原始特征进行特征衍生，得到衍生后的特征矩阵；原始特征中包括多个不同类别的特征，多个不同类别的特征之间横向排列；对衍生后的特征矩阵进行特征排列转换，将多个不同类别的特征之间由横向排列转换为纵向排列，得到转换后的特征矩阵；根据转换后的特征矩阵运用机器学习算法进行模型训练。由于对特征矩阵进行转换后，每个类别的特征作为一条样本，特征由原本的横向排列变为纵向排列，故而机器学习算法在训练时，不会学习出特征之间的关联关系，减少了引入特征间不必要的关联带来的影响例如噪音等，大大提升模型预测效果，促使模型落地，实现业务需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 特征 线性 无关 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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