[发明专利]一种基于交叉验证的单模型融合方法在审
| 申请号： | 201910585601.6 | 申请日： | 2019-07-01 |
| 公开（公告）号： | CN110288042A | 公开（公告）日： | 2019-09-27 |
| 发明（设计）人： | 段强;李锐;于治楼;安程治 | 申请（专利权）人： | 山东浪潮人工智能研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 济南信达专利事务所有限公司 37100 | 代理人： | 姜明 |
| 地址： | 250100 山东省济南市高新*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明特别涉及一种基于交叉验证的单模型融合方法。该基于交叉验证的单模型融合方法，采用基本的机器学习方法，包括数据预处理，数据集划分，交叉验证，模型训练，预测和模型融合。该基于交叉验证的单模型融合方法，既利用了交叉验证来提升模型泛化性，又结合了多模型融合的思路对数据进行不同层面的挖掘；同时因为模型比较单一，结果通常比较鲁棒，预测效果优于单独一个模型或者一般的多模型融合方法。 | ||
| 搜索关键词： | 交叉验证 单模型 模型融合 融合 数据预处理 机器学习 模型比较 模型训练 泛化性 数据集 预测 鲁棒 挖掘 | ||
【主权项】：
1.一种基于交叉验证的单模型融合方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，获取原始数据，包括训练集和测试集；第二步，使用机器学习的数据处理方法进行数据清洗和数据预处理；第三步，根据需求进行特征构造，将已有的数据转换为特征向量或矩阵，供模型学习；第四步，将训练集进行k折划分，k为3、5或10；第五步，通过k折交叉验证得到k个中间模型，并对测试集进行预测；第六步，通过全量数据训练第k+1个模型，并对测试集进行预测；第七步，将预测结果根据实际场景及需求进行投票或加权平均得到最终结果。
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