[发明专利]用于机器学习特征工程的参数优化方法和装置在审
| 申请号： | 202310384601.6 | 申请日： | 2023-04-06 |
| 公开（公告）号： | CN116383659A | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 郝伟;刘加瑞;陈勇 | 申请（专利权）人： | 安徽华云安科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/213;G06F18/21;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京华专卓海知识产权代理事务所(普通合伙) 11664 | 代理人： | 王一 |
| 地址： | 231200 安徽省合肥市高新区华*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种用于机器学习特征工程的参数优化方法和装置，所述方法包括：获取当前样本空间，对所述当前样本空间中的第一训练样本的维度特征进行重要性量化；根据量化结果对所述第一训练样本中的维度进行降序排序；在对神经网络模型进行训练的过程中，对于第i次训练，从所述第一训练样本中选取排序前i的维度特征形成与所述第一训练样本对应的第二训练样本，利用所述第二训练样本对所述神经网络模型进行训练，生成目标模型，其中，i为自然数，i小于等于n，n为第一训练样本的特征维度；对所述目标模型进行验证，选取满足预设条件的模型作为最终模型。以此方式，能够对特征进行自动化评估，进而提高工作效率和生成的模型的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 机器 学习 特征 工程 参数 优化 方法 装置 | ||
【主权项】：
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