[发明专利]规则训练方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 201910705620.8 | 申请日： | 2019-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN110647995A | 公开（公告）日： | 2020-01-03 |
| 发明（设计）人： | 陈娴娴;阮晓雯;徐亮 | 申请（专利权）人： | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号： | G06N5/02 | 分类号： | G06N5/02 |
| 代理公司： | 11321 北京市京大律师事务所 | 代理人： | 刘挽澜 |
| 地址： | 518033 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及大数据处理技术领域，公开了一种规则训练方法，根据当前的数据系统对数据处理的算法场景来获取对应的数据样本集，并从数据样本集中采用小批量抽取算法重复提取出模型训练样本和模型验证样本，基于这两个样本以及选择到的对应的规则训练算法实现数据规则的训练，得到规则延展模型，然后对规则延展模型进行评估验证以及结合贪心算法选择出最具有延展性的模型作为规则验证模块；本发明还公开了一种规则训练装置、设备及存储介质，实现规则的优化，得到数据中的最终规则验证模块，进一步提高了分析到的数据规律的延展性，也提高最终数据的验证正确。 | ||
| 搜索关键词： | 延展性 规则验证 数据样本 延展 算法 样本 验证 模型训练样本 数据处理技术 存储介质 模型验证 数据规则 数据系统 贪心算法 训练算法 训练装置 最终数据 数据处理 小批量 抽取 场景 重复 评估 优化 分析 | ||
【主权项】：
1.一种规则训练方法，其特征在于，所述规则训练方法包括以下步骤：/n确定当前算法场景，并基于所述算法场景，获取当前数据系统中的数据，得到数据样本集；/n根据预先设定的小批量抽取算法，重复从所述数据样本集中随机抽取子数据，并基于所述子数据生成样本组，其中，所述样本组包括至少一个模型训练样本组和至少一个模型验证样本组；/n根据预置的算法场景与规则训练算法之间的对应关系，选择与所述算法场景对应的规则训练算法，并根据所述规则训练算法和所述模型训练样本组，进行规则模型训练，以供从所述模型训练样本组中抽取样本数据的变化规则并生成对应的规则延展模型；/n根据所述模型验证样本组，对各所述规则延展模型进行规则延展性评估验证，得到验证结果，根据所述验证结果对各所述规则延展模型进行排序；/n根据排序的结果以及预置的贪心算法，选择满足延展条件的规则延展模型作为最终的规则验证模型，所述规则验证模型用于对所述数据系统中的数据进行分析，所述贪心算法用于对所述规则延展模型的验证推演。/n
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