[发明专利]模型生成方法及装置、数据处理方法及装置在审
| 申请号： | 201810916998.8 | 申请日： | 2018-08-13 |
| 公开（公告）号： | CN109146076A | 公开（公告）日： | 2019-01-04 |
| 发明（设计）人： | 刘志鹏;高睿;邹存璐 | 申请（专利权）人： | 东软集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N99/00 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 王宝筠 |
| 地址： | 110179 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种模型生成方法及装置和一种利用该模型生成方法得到的模型进行数据处理的方法及装置。该模型生成方法包括：获得多个初始构建的子模型，利用与其对应的训练数据集进行模型的训练，并使用训练数据集中输入数据对每个训练后的子模型进行输出结果的预测；根据子模型的预测正确率确定其输出权重，以利用输出权重整合每个训练后的子模型的输出结果作为模型的输出，提高正确率高的训练后的子模型的输出对模型输出结果的影响，并降低正确率低的训练后的子模型的输出对模型输出结果的影响，从而提高了集成学习结果的正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 子模型 模型生成 输出结果 正确率 输出权重 数据处理 输出 训练数据集 集成学习 训练数据 预测 构建 整合 申请 | ||
【主权项】：
1.一种模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：获得多个初始构建的子模型，对于每个所述初始构建的子模型均利用与其对应的训练数据集进行模型的训练，并使用每个训练后的子模型，对与其对应的训练数据集中输入数据进行输出结果的预测；所述训练数据集包括多个实例，每个实例包括输入数据和输出结果；生成的模型包括每个训练后的子模型；根据目标子模型的预测正确率确定所述目标子模型的输出权重；所述目标子模型是所述每个训练后的子模型中的任意一个；所述预测正确率根据所述目标子模型的预测输出和与其对应的训练数据集中的输出结果得到；所述输出权重用于整合所述每个训练后的子模型的输出结果作为所述模型的输出。
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