[发明专利]一种数据建模的方法、装置、电子设备及可读介质

说明书

本公开实施例公开了一种数据建模的方法、装置、电子设备及可读介质。该方法包括：获取用户在特征字典中所选取的初选特征，并将所述初选特征写入到第一配置文件中；对所述第一配置文件中所述初选特征进行筛选，得到精选特征；根据所述精选特征进行数据模型的训练，得到数据模型。通过采用本公开所提供的技术方案，可以实现结构化、统一化、简易化的数据建模流程。

技术领域

本公开实施例涉及数据建模技术领域，尤其涉及一种数据建模的方法、装置、电子设备及可读介质。

背景技术

目前，数据建模在很多领域都得到广泛的应用，已经成为数据处理领域的第一大工具。现有技术中，对于数据建模需要：数据清洗、特征提取、特征筛选、模型训练、模型测试、部署，六个模块。每个模块都是单独的，如果针对每个任务都重新建立数据模型的话，就会有很多重复的工作，因为都要有相应的六个模块的设计过程，数据建模的流程中会有重复的环节。不同的人做的数据模型水平也会不同，导致虽然针对同一任务，每个人所做的数据模型的结果反映出来的效果却不统一。

发明内容

本公开实施例提供一种数据建模的方法、装置、电子设备及可读介质，可以实现结构化、统一化、简易化的数据建模流程。

第一方面，本公开实施例提供了一种数据建模的方法，该方法包括：

获取用户在特征字典中所选取的初选特征，并将所述初选特征写入到第一配置文件中；

对所述第一配置文件中所述初选特征进行筛选，得到精选特征；

根据所述精选特征进行数据模型的训练，得到数据模型。

进一步的，根据所述精选特征进行数据模型的训练，得到数据模型，包括：

获取用户从第二配置文件待选模型训练算法中选择的模型训练算法；

将所选择的模型训练算法作为执行模型训练算法；

利用所述执行模型训练算法对样本数据根据所述精选特征进行模型训练。

进一步的，获取用户选择的模型训练算法包括获取用户选择两种及以上的模型训练算法；

相应的，将所选择的模型训练算法作为执行模型训练算法，包括：

将所选择的两种及以上的模型训练算法的组合作为执行模型训练算法。

进一步的，将所选择的两种及以上的模型训练算法的组合作为执行模型训练算法，包括：

按照用户预先设置的算法组合，或者，根据所述两种及以上的模型训练算法中各种模型训练算法运算结果确定算法组合，来进行模型训练。

进一步的，在根据所述精选特征进行数据模型的训练，得到数据模型之后，所述方法还包括：

获取用户从第三配置文件中选择的模型测试维度；

根据所述模型测试维度与模型测试方法之间的关联关系，确定模型测试方法；

根据所述模型测试方法对得到的数据模型进行测试。

第二方面，本公开实施例还提供了一种数据建模的装置，该装置包括：

特征提取模块，用于获取用户在特征字典中所选取的初选特征，并将所述初选特征写入到第一配置文件中；

特征筛选模块，用于对所述第一配置文件中所述初选特征进行筛选，得到精选特征；

数据模型训练模块，用于根据所述精选特征进行数据模型的训练，得到数据模型。

进一步的，所述数据模型训练模块，包括：