[发明专利]模型质量评估方法和装置在审

专利信息
申请号: 201910636167.X 申请日: 2019-07-15
公开(公告)号: CN110363427A 公开(公告)日: 2019-10-22
发明(设计)人: 生辉;黄浩;黄东波 申请(专利权)人: 腾讯科技(深圳)有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q30/02
代理公司: 深圳翼盛智成知识产权事务所(普通合伙) 44300 代理人: 黄威
地址: 518057 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 本申请公开了一种模型质量评估方法和装置;本申请实施例可以获取预测模型和多个测试数据子集,测试数据子集中包括至少一个标注了真实值的测试数据;向终端集群中相应的预测终端发送携带预测模型和测试数据子集的预测请求;当终端集群中预测终端完成预测时,从预测终端中获取测试数据的预测值,得到每个测试数据子集中测试数据的预测值;根据测试数据的预测值和真实值对测试数据进行分类,得到多个测试数据子集中测试数据所属的类别;根据多个测试数据子集中测试数据所属的类别计算预测模型的模型质量参数。本申请采用集群的方式进行预测,降低了预测值的计算时间,由此,该方案可以提升模型质量评估效率。
搜索关键词: 测试数据 预测 预测模型 质量评估 测试数据子集 方法和装置 终端集群 申请 终端 质量参数 终端发送 集群 标注 分类 携带
【主权项】:
1.一种模型质量评估方法,其特征在于,适用于评估终端,包括:获取预测模型和至少两个测试数据子集,所述测试数据子集中包括至少一个标注了真实值的测试数据;向终端集群中相应的预测终端发送携带所述预测模型和测试数据子集的预测请求,其中,所述预测请求用于指示所述预测终端采用所述预测模型对所述测试数据子集中的测试数据进预测;当终端集群中预测终端完成预测时,从预测终端中获取所述测试数据的预测值,得到每个测试数据子集中测试数据的预测值;根据测试数据的预测值和真实值对所述测试数据进行分类,得到所述测试数据子集中测试数据所属的类别;根据所述测试数据子集中测试数据所属的类别计算所述预测模型的模型质量参数。
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