[发明专利]应用于模型训练的样本获取方法及装置、设备、存储介质有效
| 申请号： | 201910851779.0 | 申请日： | 2019-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN110533489B | 公开（公告）日： | 2021-11-05 |
| 发明（设计）人： | 王星雅 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;A63F13/79 |
| 代理公司： | 深圳市隆天联鼎知识产权代理有限公司 44232 | 代理人： | 刘抗美 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请的实施例揭示了一种应用于模型训练的样本获取方法及装置。该方法包括：对数据源进行随机采样，获得训练样本集合；根据训练样本集合对模型进行训练，获得训练样本集合的预测错误率；根据预测错误率重新确定数据源的采样率，并按照重新确定的采样率对数据源进行采样，获得更新的训练样本集合；迭代执行根据更新的训练样本集合训练模型，并根据获得的预测错误率重新确定数据源的采样率，以及按照重新确定的采样率获得更新的训练样本集合的步骤；获取更新的训练样本集合为目标样本集合。本申请实施例的技术方案能够从数据源中选取与预测样本集合的特征分布相接近的目标样本集合，该目标样本集合用于对模型进行训练。 | ||
| 搜索关键词： | 应用于 模型 训练 样本 获取 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种应用于模型训练的样本获取方法，其特征在于，包括：/n对数据源进行随机采样，获得训练样本集合；/n根据所述训练样本集合对模型进行训练，获得所述训练样本集合的预测错误率；/n根据所述预测错误率重新确定所述数据源的采样率，并按照重新确定的采样率对所述数据源进行采样，获得更新的训练样本集合；/n迭代执行根据更新的训练样本集合训练所述模型，并根据获得的预测错误率重新确定所述数据源的采样率，以及按照重新确定的采样率获得更新的训练样本集合的步骤；/n获取所述更新的训练样本集合为目标样本集合，所述目标样本集合用于对所述模型进行后续训练。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于腾讯科技（深圳）有限公司，未经腾讯科技（深圳）有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910851779.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种商业大数据分析系统
- 下一篇：一种线下受众信息采集系统及其实现方法
