[发明专利]一种基于特征维度的机器学习模型优化的方法及装置在审
| 申请号： | 202211725208.0 | 申请日： | 2022-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN115905875A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 金肖;谷晓磊 | 申请（专利权）人： | 浙江大学嘉兴研究院 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214 |
| 代理公司： | 杭州中成专利事务所有限公司 33212 | 代理人： | 李亦慈;唐银益 |
| 地址： | 314031 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征维度的机器学习模型优化的方法及装置，利用多重交叉验证和多维评判指标的特点，实现了一种基于特征维度的机器学习模型优化的方法。通过结合数据集本身特点进行分组划分训练集，定义第一重交叉验证，再通过第二重传统的K折交叉验证，解决模型过拟合的问题，为后续的评判标准增加可信度。通过特征个数和特征维度两方面来评价特征子集的优劣，使机器学习模型的评判标准从多方位考虑，从而降低模型的不稳定性，实现提升机器学习模型性能的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 维度 机器 学习 模型 优化 方法 装置 | ||
【主权项】：
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