[发明专利]一种自动多阀值特征过滤方法及装置在审
| 申请号： | 201610154296.1 | 申请日： | 2016-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN107203891A | 公开（公告）日： | 2017-09-26 |
| 发明（设计）人： | 瞿神全;周俊;崔卿;丁永明 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)33240 | 代理人： | 诸佩艳 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种自动多阀值特征过滤方法及装置，所述特征过滤方法在机器学习模型训练的迭代过程中，根据上一轮迭代的结果计算本轮迭代的特征过滤阈值及特征相关值，并根据计算得到的特征过滤阈值和特征相关值，对样本进行特征过滤。本发明的特征过滤装置包括计算模块和特征过滤模块。本发明的方法及装置在每一轮迭代时，都能自动生成不同的特征过滤阀值，极大的提高了过滤阀值的精准度，与现有固定单一阀值相比，能极大地提高机器自动学习的训练速度和机器学习模型的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 自动 多阀值 特征 过滤 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种自动多阀值特征过滤方法，用于在机器学习模型训练时对样本数据进行特征过滤，其特征在于，所述特征过滤方法包括：根据上一轮迭代的结果计算本轮迭代的特征过滤阈值及特征相关值；根据计算得到的特征过滤阈值和特征相关值，对样本进行特征过滤。
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