[发明专利]针对机器学习的特征处理方法及特征处理系统有效
| 申请号： | 201610880712.6 | 申请日： | 2016-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN107871166B | 公开（公告）日： | 2020-08-21 |
| 发明（设计）人： | 罗远飞;涂威威 | 申请（专利权）人： | 第四范式（北京）技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京博雅睿泉专利代理事务所(特殊普通合伙) 11442 | 代理人： | 马铁良 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 提供了一种针对机器学习的特征处理方法及特征处理系统，其中，所述特征处理方法包括：(A)获取数据记录，其中，所述数据记录包括至少一个属性信息；(B)针对基于所述至少一个属性信息之中的至少一部分属性信息产生的连续特征之中的每一个连续特征，执行基本分箱运算和至少一个附加运算，以产生与所述每一个连续特征对应的基本分箱特征和至少一个附加特征；(C)产生至少包括所产生的基本分箱特征和至少一个附加特征的机器学习样本。通过上述方式，可获得与连续特征相应的包括分箱特征的多个特征，使得组成机器学习样本的特征更为有效，从而提升了机器学习模型的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 针对 机器 学习 特征 处理 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种针对机器学习的特征处理方法，包括：(A)获取数据记录，其中，所述数据记录包括至少一个属性信息；(B)针对基于所述至少一个属性信息之中的至少一部分属性信息产生的连续特征之中的每一个连续特征，执行基本分箱运算和至少一个附加运算，以产生与所述每一个连续特征对应的基本分箱特征和至少一个附加特征；(C)产生至少包括所产生的基本分箱特征和至少一个附加特征的机器学习样本。
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