[发明专利]基于机器学习的特征选择方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201910342060.4 | 申请日： | 2019-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN110276369B | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 陈刚;兰翔;钟磊 | 申请（专利权）人： | 武汉众邦银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 胡海国 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市黄陂区盘龙城经济开发区汉*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的特征选择方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取用户的交易数据以及预设个参考特征选择模型；提取所述交易数据中的参考特征信息；通过所述参考特征选择模型对所述参考特征信息进行特征选择；根据选择出的参考特征信息对所述参考特征选择模型进行评分，得到模型评分结果；根据所述模型评分结果选择出目标特征选择模型，将所述目标特征选择模型选择出的参考特征信息作为目标特征信息，从而通过多种模型结合，选择出最优的特征选择模型进特征选择，相较于单一变量选择方法有很大的效率提升，显著提升了模型对变量选择的分类精度和泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 特征 选择 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的特征选择方法，其特征在于，所述基于机器学习的特征选择方法包括：获取用户的交易数据以及预设个参考特征选择模型；提取所述交易数据中的参考特征信息；通过所述参考特征选择模型对所述参考特征信息进行特征选择；根据选择出的参考特征信息对所述参考特征选择模型进行评分，得到模型评分结果；根据所述模型评分结果选择出目标特征选择模型，将所述目标特征选择模型选择出的参考特征信息作为目标特征信息。
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