[发明专利]数据分类方法及装置、电子设备、存储介质在审
| 申请号： | 201910309546.8 | 申请日： | 2019-04-17 |
| 公开（公告）号： | CN110163252A | 公开（公告）日： | 2019-08-23 |
| 发明（设计）人： | 李正洋;张亮 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司 44232 | 代理人： | 刘抗美 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请揭示了一种数据分类方法及装置，涉及机器学习技术领域。所述方法包括：基于所提供的训练集，生成至少两个用于预测数据类别标签的基学习器，由所述基学习器组合形成数据分类预测模型；根据所述训练集对所述数据分类预测模型进行训练，获取与所述数据分类预测模型相关联的预测参数；按照所获取的预测参数，通过所述数据分类预测模型进行数据样本的类别标签预测，获取所述数据样本的类别标签。采用本申请提供的方法能够对数据样本的类别标签进行准确预测。 | ||
| 搜索关键词： | 数据分类 类别标签 预测模型 数据样本 预测参数 学习器 训练集 机器学习技术 存储介质 电子设备 预测数据 预测 申请 关联 | ||
【主权项】：
1.一种数据分类方法，其特征在于，所述方法包括：基于所提供的训练集，生成至少两个用于预测数据类别标签的基学习器，且将至少两个所述基学习器组合形成数据分类预测模型，每一所述基学习器是分别针对不同历史数据样本训练得到的；根据所述训练集对所述数据分类预测模型进行训练，获取与所述数据分类预测模型相关联的预测参数，所述预测参数包括所述数据预测模型相对所述训练集的元特征学习权重和元特征学习参数；按照所获取的预测参数，通过所述数据分类预测模型进行数据样本的类别标签预测，获得所述数据样本的类别标签。
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