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[发明专利]数据处理方法和装置-CN201710523102.5在审
发明人：沈雄 -专利权人：众安信息技术服务有限公司
申请日： 2017-06-30 - 公布日： 2017-11-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该处理方法包括获取预定时间段内的增量数据，并基于是否存在分类模型来确定生成决策树的数量；若存在分类模型，则根据增量数据生成增量决策树，并基于增量决策树和分类模型中的模型决策树和增量决策树来对增量数据进行标签预测，其中，增量决策树的数量基于原始决策树的数量来确定；确定分类模型中的模型决策树和增量决策树中的各个决策树的综合性能；基于各个决策树的综合性能，从分类模型中的模型决策树和增量决策树中选取预定数量的决策树来作为更新后的分类模型中的模型决策树
数据处理方法装置

[发明专利]决策树的生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010560643.7在审
发明人：希滕;张刚;温圣召 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-06-18 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了决策树的生成方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术和深度学习领域，可应用于图像处理。具体实现方案为：先生成决策树搜索空间，再根据决策树搜索空间生成待训练决策树；接着，对待训练决策树进行训练并进行性能评估，当评估结果不满足评分要求时对待训练决策树进行迭代更新，直至评估结果满足评分要求或者对待训练决策树的迭代更新次数达到预设迭代次数通过本申请实现了决策树的自动生成，在决策树搜索空间中进行自动搜索以生成决策树，可以使得最终生成的决策树的整体性能较好，避免了现有技术中基于贪婪策略生成的决策树仅能使得子节点相对于父节点较优，无法保证决策树的整体性能优的问题，提高了决策树的鲁棒性。
决策树生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种改进随机森林的WiFi指纹定位方法及装置-CN202310330109.0在审
发明人：邓中亮;张英建 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H04W4/029 文献下载
摘要：本发明提供一种改进随机森林的WiFi指纹定位方法及装置，所述方法的步骤包括：获取预训练的随机森林模型，获取所述随机森林模型中决策树的决策树参数；基于所述决策树中每两个节点的决策树参数计算两个决策树的相似度，基于相似度确定两个决策树是否为同一类别的决策树；基于决策树参数计算同一类别的每个决策树的定量计算参数，基于所述定量计算参数确定每个类别的标准决策树，在所述随机森林模型中删除所述标准决策树外的其他决策树本方案对同一类别的决策树进行合并，解决了随机森林模型存在部分决策树导致模型精度变低的问题。
一种改进随机森林 wifi 指纹定位方法装置

[发明专利]决策树剪枝优化方法、装置、设备及计算机存储介质-CN202011637385.4在审
发明人：要卓;陈婷;吴三平;庄伟亮 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及金融科技(Fintech)技术领域，公开了一种决策树剪枝优化方法、装置、设备及计算机存储介质，该方法包括以下步骤：获取待剪枝决策树；对待剪枝决策树的待剪非叶子节点进行预剪枝，生成第一预剪枝决策树；获取第一预剪枝决策树的模型效果；若第一预剪枝决策树的模型效果优于待剪枝决策树，则确认对待剪非叶子节点执行剪枝操作，生成第一决策树；获取第一决策树的稳定性指标；若稳定性指标满足预设条件，则确认对第一决策树中的待剪非叶子节点执行剪枝操作，生成第二决策树。本发明解决了缺乏对剪枝后的决策树的稳定性的衡量的问题，实现了在衡量模型效果的基础上，加入对稳定性指标的检测以优化决策树剪枝方法。
决策树剪枝优化方法装置设备计算机存储介质

[发明专利]对象分类方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210233146.5在审
发明人：毕超波;黄嘉成;彭艺;刘明亮;郑磊 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：基于训练对象对应的训练操作数据和训练标签生成初始决策树，将初始决策树作为当前决策树；将训练操作数据输入当前决策树得到本轮预测结果，基于训练标签、本轮预测结果和历史轮预测结果生成预测误差；基于训练操作数据和预测误差生成当前决策树的后向决策树，将后向决策树作为当前决策树，返回将训练操作数据输入当前决策树得到本轮预测结果的步骤执行，直至满足第一收敛条件，得到多个后向决策树；基于初始决策树和各个后向决策树生成的对象分类模型通过融合各个决策树针对目标对象的目标操作数据的预测结果得到目标对象对应的预测标签
对象分类方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于决策树的测试方法及装置-CN201911035613.8在审
发明人：徐翠青 -专利权人：天津幸福生命科技有限公司
申请日： 2019-10-29 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于决策树的测试方法，所述方法包括:获取目标决策树，并根据所述目标决策树，生成测试案例；利用所述测试案例对所述目标决策树进行测试，得到测试结果。本发明可以根据目标决策树生成该目标决策树对应的测试案例，且可以利用该测试案例对该目标决策树进行测试，得到测试结果。可见，本发明可以自动根据目标决策树生成目标决策树对应的测试案例，并根据该测试案例对目标决策树进行测试，而不需要和传统方式一样，需要人工手动编写测试案例，以及对决策树进行测试。因此，与现有技术相比，本发明不需要人工编写测试案例，可以避免由于人工编写测试案例所导致的编写错误，从而提高了决策树功能测试的效率。
一种基于决策树测试方法装置

[发明专利]构建决策树分类器的方法及装置-CN201210580719.8有效
发明人：范成林;黄哲学;陈小军 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2012-12-27 - 公布日： 2019-04-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种构建决策树分类器的方法，包括：获取样本数据；构建包含多个子决策树的随机森林分类器；获取所述多个子决策树的节点的分裂属性的出现频率，根据所述出现频率将所述多个子决策树合并成主决策树，且所述主决策树的叶节点对应类标集和叶属性类标签，所述叶属性标签为所述类标集中出现频率最高的类标签；根据所述叶属性类标签合并所述主决策树的叶节点；根据所述主决策树生成决策树分类器。此外，还包括一种构建决策树分类器的装置。上述构建决策树分类器的方法及装置可以提高分类速度。
构建决策树分类方法装置

[发明专利]一种流数据分类模型的优化方法及装置-CN202310105454.4有效
发明人：邓泽;李力;王力哲;靳悦悦 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-02-13 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本发明提供了一种流数据分类模型的优化方法及装置，涉及数据查询领域，所述方法包括：获取流数据分类模型中的决策树，所述流数据分类模型用于对流数据分类；对所述决策树进行结构化分类操作，得到多个决策树集合；对每个所述决策树集合内的决策树进行编码压缩，得到对应的压缩决策树集合；对每个所述压缩决策树集合进行基于决策树编辑距离的聚类，得到聚类决策树集合；对所有所述聚类决策树集合进行筛选，得到轻量级的流数据分类模型。与现有技术比较，本发明解决了流数据分类模型中大量的决策树导致系统被占用大部分内存，分类效率低的问题。
一种数据分类模型优化方法装置

[发明专利]模板文档自动生成方法-CN201510822691.8在审
发明人：徐志强;刘正桃;谢欣涛;陈剑;肖振锋 -专利权人：国家电网公司;国网湖南省电力公司;国网湖南省电力公司经济技术研究院;湖南天下宽信息技术有限公司
申请日： 2015-11-24 - 公布日： 2016-03-23 - 主分类号： G06F17/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种模板文档自动生成方法，包括根据模板文档生成DOM格式目录树，并产生与之相匹配的决策树；调整优化决策树，并遍历所有调整优化过程中的决策树获取所有决策树的遍历效率；通过决策树遍历效率及模板文档生成效率筛选出最优与之DOM数据路相匹配的决策树模型；按照筛选出的决策树模型，生成已经进行替换和属性变更的文档。本发明提供的这种模板文档自动生成方法，由于采用了与DOM格式目录树相匹配的决策树，并通过对决策树的筛选最终生成最优的决策树模型，并依据该决策树模型生成模板文档，因此本发明能够不受目录树的深度或层次的影响
模板文档自动生成方法

[发明专利]基于决策树的决策行为生成方法及系统-CN202010438397.8有效
发明人：姜文玲;卫浩;彭恒 -专利权人：四川新网银行股份有限公司
申请日： 2020-05-22 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及基于决策树的决策行为生成方法及系统，其中方法包括：S1．从客户信息中进行特征提取，得到供决策树应用的可用指标；S2．根据决策树中各单一节点的类型、节点编码和输入/输出参数将所有单一节点相互形成父/子关系；S3．对各节点分别进行条件配置得到决策路径，校验后得到决策树；S4．对决策树预跑批得到决策树预跑批结果，对预跑批结果验证后得到可用决策树；S5．对可用决策树的跑批始点进行配置，得到决策树跑批任务和决策树版本；S6．通过系统应用的决策树进行跑批任务，得到可立即执行的决策行为。本发明能够高效的构建出决策树，并且能够实现对客户动态的实时定位，及时输出决策行动，有效实现了对客户决策行为的及时执行。
基于决策树决策行为生成方法系统

[发明专利]一种获取用户优先级的系统-CN202211300026.9有效
发明人：赵洲洋;石江枫;王全修;于伟;靳雯;王林 -专利权人：北京睿企信息科技有限公司;日照睿安信息科技有限公司
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F40/194 文献下载
摘要：本发明提供了一种获取用户优先级的系统，通过获取目标事件对应的目标文本特征以及目标决策树模型特征，进而将目标文本特征与目标决策树模型特征计算相似度，以得到中间决策树模型列表，对中间决策树模型列表进行并集处理获取关键决策树模型列表并获取关键决策树模型列表的运行结果，以得到目标事件对应的优先级，因此，只需运行关键决策树模型列表中的决策树模型无需运行所有的目标决策树模型，可以节省处理器的运行决策树模型的数量，提高处理器的运行效率并节省处理器的运行时间。
一种获取用户优先级系统

[发明专利]基于遗传算法和决策树的健康状况预测方法-CN202110523546.5在审
发明人：郭永恒;曾奕博;张恒哲;周爱民;林欣;邵非 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遗传算法和决策树的健康状况预测方法，其可使模型精确度和模型大小获得平衡，在保证性能的同时，可提高预测效率，该方法基于健康状况相关数据进行，并利用了遗传算法和决策树模型实现，该方法包括：将训练集作为决策树模型的输入数据，对决策树模型进行训练，决策树模型的超参数种群初始化，超参数种群包括若干个超参数，采用交叉验证方式对决策树模型进行评估，判断决策树模型是否满足条件，若满足则返回评估结果，若不满足，则进入下一步骤，采用交叉算子和变异算子对决策树模型的父代决策树进行选择，子代决策树生成，对子代决策树进行评估，利用子代决策树获得的超参数作为预测健康状况的超参数。
基于遗传算法决策树健康状况预测方法

[发明专利]决策树分箱计算优化方法、设备、介质和计算机程序产品-CN202011472615.6在审
发明人：陈振南;黄启军;陈瑞钦 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2020-12-15 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请公开了一种决策树分箱计算优化方法、设备、介质和计算机程序产品，所述决策树分箱计算优化方法包括：获取目标决策树对应的内存存储数据和内存存储数据对应的索引表，其中，索引表至少包括一所述决策树分箱对应的节点分箱标签，进而基于各决策树分箱的大小，对各节点分箱标签进行分割，获得各分箱标签分割批次，进而依据索引表，提取各决策树分箱批次数据，进而基于各分箱标签分割批次对应的决策树分箱大小信息，分别为各决策树分箱批次数据匹配对应的并行计算线程数，进而基于各并行计算线程数，分别对各决策树分箱批次数据并行进行决策树分箱计算，获得目标决策树分箱计算结果。本申请解决了决策树分箱时计算效率低的技术问题。
决策树计算优化方法设备介质计算机程序产品

[发明专利]为促进并行推理处理而扩充决策树-CN202211301365.9在审
发明人： C.E.哈克特 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：通过从源决策树建立一个扩充的决策树来促进计算环境中的处理，其中，所述建立包括将一个或多个虚拟决策节点插入源决策树以获得扩充的决策树。确定扩充的决策树的决策节点数据和叶节点数据，并将其提供给推理加速器，以促进扩充的决策树的加速处理，并由此确定选择扩充的决策树的多个叶节点中的哪个叶节点。
促进并行推理处理扩充决策树

[发明专利]梯度提升树建模方法、装置以及终端-CN201910496022.4在审
发明人：宋传园;冯智;张宇 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-06-06 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明实施例提出梯度提升树建模方法、装置及终端，方法包括：对具有标签值的第一样本数据集和多个第二样本数据集按照标识进行求交运算，得到具有标签值的第一数据交集和多个第二数据交集；根据标签值得到第一决策树的目标值，并对第一决策树的目标值加密，得到第一决策树的加密目标值；根据第一决策树的目标值、第一数据交集、第一决策树的加密目标值以及第二数据交集，确定第一决策树的最优分裂点；对第一决策树的最优分裂点所在位置的节点进行分裂，得到第二决策树；第一决策树经过预设训练轮数的迭代之后，生成第N决策树，N大于等于二；根据第一决策树至第N决策树，得到梯度提升树模型。多方联合梯度提升树建模，不会泄露各自隐私数据。
梯度提升建模方法装置以及终端

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