[发明专利]一种特征筛选方法以及特征筛选装置在审
| 申请号： | 201811593456.8 | 申请日： | 2018-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN109766932A | 公开（公告）日： | 2019-05-17 |
| 发明（设计）人： | 王振杰 | 申请（专利权）人： | 新华三大数据技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 张海洋 |
| 地址： | 450000 河南省郑州市高新技*** | 国省代码： | 河南;41 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请提供了一种特征筛选方法以及特征筛选装置，其中，该方法包括：获取m个训练样本分别在N个待选特征下的特征值，以及所述m个训练样本对应的分类标签；所述m、N分别为大于0的整数；确定所述N个待选特征中每个待选特征的重要性度量值；根据每个待选特征的重要性度量值，确定多个特征集合；针对每个特征集合：使用m个训练样本在该特征集合包含的每个待选特征下的特征值和所述m个待选特征对应的分类标签，训练分类模型，获得该特征集合对应的分类准确率；将分类准确率最高的特征集合包含的待选特征确定为选定特征。本申请实施例能够有针对性的从待选特征中确定选定特征，达到效率更高，且能够达到更高的筛选效果。 | ||
| 搜索关键词： | 特征集合 特征筛选 训练样本 分类准确率 分类标签 特征确定 训练分类 申请 筛选 | ||
【主权项】：
1.一种特征筛选方法，其特征在于，包括：获取m个训练样本分别在N个待选特征下的特征值，以及所述m个训练样本对应的分类标签；所述m、N分别为大于0的整数；确定所述N个待选特征中每个待选特征的重要性度量值；根据每个待选特征的重要性度量值，确定多个特征集合；针对每个特征集合：使用m个训练样本在该特征集合包含的每个待选特征下的特征值和所述m个待选特征对应的分类标签，训练分类模型，获得该特征集合对应的分类准确率；将分类准确率最高的特征集合包含的待选特征确定为选定特征。
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