[发明专利]高效地训练可理解模型的系统和方法有效
| 申请号： | 202080012634.2 | 申请日： | 2020-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN113424207B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 娄寅;王永亮;梁仕威;董扬 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人： | 周嗣勇 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 描述了用于训练可解释机器学习模型的方法、系统和设备，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序。一种示例性方法包括：通过多次无替换采样来从多个历史数据记录获得多个训练数据集，所述多个训练数据集包括具有一个或多个重叠的历史数据记录的第一训练数据集和第二训练数据集；生成分别与所述多个训练数据集相对应的多个直方图，其中，所述第二训练数据集的直方图重用所述第一训练数据集的直方图中与所述一个或多个重叠的历史数据记录相对应的一个或多个数据点；基于所述多个直方图，来训练与所述一个或多个用户特征相对应的一个或多个机器学习模型；以及基于所述一个或多个机器学习模型来提供个性化。 | ||
| 搜索关键词： | 高效 训练 可理解 模型 系统 方法 | ||
【主权项】：
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