[发明专利]提高机器学习样本的特征生成效率的方法及系统在审
| 申请号： | 201910578459.2 | 申请日： | 2019-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN110275903A | 公开（公告）日： | 2019-09-24 |
| 发明（设计）人： | 郑佳尔;陈浩;胡楠;俞丽菁 | 申请（专利权）人： | 第四范式（北京）技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/2455 | 分类号： | G06F16/2455;G06F16/2458;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京铭硕知识产权代理有限公司 11286 | 代理人： | 徐璐璐;郭鸿禧 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区上*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 提供了一种提高机器学习样本的特征生成效率的方法及系统。所述方法包括：获取记录有具有时序的数据记录的流水表，其中，所述流水表的一行对应一条数据记录，所述流水表的一列对应一个字段；针对需要统计的时序特征，先对所述流水表中的相应字段进行粗粒度的一阶聚合并保存一阶聚合结果，再基于所保存的一阶聚合结果得到所述流水表中的每条数据记录对应的机器学习样本的所述时序特征。根据所述方法及系统，能够提高时序特征的生成效率。 | ||
| 搜索关键词： | 流水 机器学习 时序特征 数据记录 一阶 样本 聚合结果 特征生成 字段 系统提供 时序 粗粒度 保存 合并 记录 统计 | ||
【主权项】：
1.一种提高机器学习样本的特征生成效率的方法，其中，所述方法包括：获取记录有具有时序的数据记录的流水表，其中，所述流水表的一行对应一条数据记录，所述流水表的一列对应一个字段；针对需要统计的时序特征，先对所述流水表中的相应字段进行粗粒度的一阶聚合并保存一阶聚合结果，再基于所保存的一阶聚合结果得到所述流水表中的每条数据记录对应的机器学习样本的所述时序特征。
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