[发明专利]一种基于机器学习的海量数据中检测异常值的方法有效
| 申请号： | 201710913196.7 | 申请日： | 2017-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN107844798B | 公开（公告）日： | 2021-05-14 |
| 发明（设计）人： | 裘炜毅;李明敏 | 申请（专利权）人： | 上海元卓信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00;G06N20/20;G06N5/00;G06N7/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人： | 翁若莹;柏子雵 |
| 地址： | 200120 上海市浦东新区中国(上海)*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器学习的海量数据中检测异常值的方法。本发明基于数据集，建立一个偏向欠拟合的机器学习模型，让模型学习数据的普遍特征，再利用训练得到的机器学习模型对数据进行预测，比较预测值和真实值的偏差。根据训练出来的数据偏差，选择一个可靠的阈值，将偏差超过阈值的数据标记为异常，从而为后续的数据分析、数据挖掘提供更高质量的数据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 海量 数据 检测 异常 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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