[发明专利]在线GBDT模型学习方法及装置在审
| 申请号： | 201910243086.3 | 申请日： | 2019-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN110033098A | 公开（公告）日： | 2019-07-19 |
| 发明（设计）人： | 崔卿 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人： | 林祥 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 开曼群岛;KY |
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| 摘要： | 本公开提供一种在线GBDT预测模型学习方法，包括：获取用于学习GBDT预测模型的样本数据集；以及使用所述样本数据集来基于GBDT预测模型中的至少一个决策树的模型参数进行模型学习，以创建新决策树并且更新至少一个决策树的模型参数。此外，还可以从至少一个决策树去除部分决策树，并且基于去除处理后的GBDT预测模型来创建新决策树并更新决策树的模型参数。利用该方法，可以高效地实现GBDT预测模型学习。此外，还可以为GBDT预测模型的各个决策树赋予权重因子，由此提高模型预测准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 决策树 预测模型 模型参数 模型学习 样本数据 去除 模型预测 权重因子 更新 创建 学习 赋予 | ||
【主权项】：
1.一种用于在线学习GBDT预测模型的方法，所述GBDT预测模型包括至少一个决策树，所述方法包括：获取用于学习GBDT预测模型的样本数据集；以及使用所述样本数据集来基于所述至少一个决策树的模型参数进行模型学习，以创建新决策树并且更新所述至少一个决策树的模型参数。
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