[发明专利]一种数据模型的训练方法及装置在审
| 申请号： | 201711175464.6 | 申请日： | 2017-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN107958268A | 公开（公告）日： | 2018-04-24 |
| 发明（设计）人： | 王雪洁;李长山 | 申请（专利权）人： | 用友金融信息技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京友联知识产权代理事务所(普通合伙)11343 | 代理人： | 尚志峰,汪海屏 |
| 地址： | 100094 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 数据模型 训练 方法 装置 | ||
1.一种数据模型的训练方法，其特征在于，包括：
获取建模问题类型及样本数据，并识别样本数据类型；
根据所述建模问题类型及所述样本数据，确定所述样本参数及可发布指标；
根据所述建模问题类型、所述样本参数及预设模型选择策略，确定建模算法；
根据所述建模算法训练数据模型，并将所述样本数据输入到所述数据模型得到输出结果；
对所述输出结果进行评分，得到评分结果；
判断所述评分结果是否满足所述可发布指标；
当所述评分结果不满足所述可发布指标时，则优化所述预设模型选择策略，并返回继续根据所述建模问题类型、所述样本参数及预设模型选择策略，确定建模算法。
2.根据权利要求1所述的数据模型的训练方法，其特征在于，所述根据所述建模问题类型、所述样本参数及预设模型选择策略，确定建模算法，具体包括：
根据所述建模问题类型，确定建模算法类型的范围；
根据所述样本参数及所述预设模型选择策略，在所述建模算法类型的范围内确定建模算法。
3.根据权利要求1所述的数据模型的训练方法，其特征在于，
所述评分结果包括：正确率评分和以下至少一种或其组合：性能指标评分、稳定性指标评分以及自定义指标评分。
4.根据权利要求3所述数据模型的训练方法，其特征在于，
所述评分结果的计算公式为：
SCOREtotal＝SCOREacc×Wacc+SCOREperf×Wperf+SCORErobust×Wrobust+SCOREcust×Wcust
其中，SCOREtotal为总评分，SCOREacc为所述正确率评分，Wacc为预设正确率评分权重，SCOREperf为所述性能指标评分，Wperf为预设性能指标评分权重，SCORErobust为所述稳定性指标评分，Wrobust为预设稳定性指标评分权重，SCOREcust为所述自定义指标评分，Wcust为预设自定义指标评分权重。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于用友金融信息技术股份有限公司，未经用友金融信息技术股份有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201711175464.6/1.html，转载请声明来源钻瓜专利网。
