[发明专利]一种模型训练的方法及装置在审
| 申请号： | 201810664585.5 | 申请日： | 2018-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN109145937A | 公开（公告）日： | 2019-01-04 |
| 发明（设计）人： | 张志伟;王树强;王希爱 | 申请（专利权）人： | 北京达佳互联信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人： | 莎日娜 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种模型训练的方法及装置，其中所述方法包括：获取指定分类类别中的待训练的样本数据；对所述待训练的样本数据进行特征提取，获得所述指定分类类别对应的特征信息；对所述指定分类类别对应的特征信息进行聚类，得到多个聚类标签；对所述聚类标签对应的样本数据进行数据均衡处理；将数据均衡处理后的样本数据作为目标样本数据；采用所述目标样本数据，训练指定模型。本发明可以通过上述无监督的方法细化已有分类类别内的标签，实现类别内的样本均衡，为模型提供均衡的样本数据，根据该均衡的样本数据进行模型训练可以得到优化的模型，采用该优化的模型进行数据预测可以得到更准确的预测结果，提高模型预测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 样本数据 分类类别 模型训练 聚类标签 目标样本 数据均衡 特征信息 均衡 模型提供 模型预测 数据预测 特征提取 样本均衡 预测结果 无监督 准确率 聚类 细化 优化 标签 | ||
【主权项】：
1.一种模型训练的方法，其特征在于，所述方法包括：获取指定分类类别中的待训练的样本数据；对所述待训练的样本数据进行特征提取，获得所述指定分类类别对应的特征信息；对所述指定分类类别对应的特征信息进行聚类，得到多个聚类标签；对所述聚类标签对应的样本数据进行数据均衡处理；将数据均衡处理后的样本数据作为目标样本数据；采用所述目标样本数据，训练指定模型。
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