[发明专利]机器学习模型的测试数据优化方法、装置及电子设备有效
| 申请号： | 201910915417.3 | 申请日： | 2019-09-26 |
| 公开（公告）号： | CN110796262B | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 熊庄;苏绥绥;常富洋 | 申请（专利权）人： | 北京淇瑀信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F18/214 |
| 代理公司： | 北京清诚知识产权代理有限公司 11691 | 代理人： | 乔东峰 |
| 地址： | 100012 北京市朝阳*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开涉及一种机器学习模型的测试数据优化方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：获取测试数据，所述测试数据中包括第一评分；根据所述第一评分为所述测试数据由多个评分数据集合中确定目标评分数据集合，其中，评分数据集合中包括至少一个评分数据，所述评分数据中包括第二评分；以及用所述目标评分数据集合中的目标评分数据中的所述第二评分更新所述测试数据中的所述第一评分，其中，更新后的所述测试数据用于进行机器学习模型的模型测试。本公开涉及的机器学习模型的测试数据优化方法、装置、电子设备，能够对用于机器学习模型的测试数据进行数据优化，得到的测试数据完备准确，从而提高测试后的机器学习模型的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 机器 学习 模型 测试数据 优化 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种机器学习模型的测试数据优化方法，其特征在于，包括：/n获取测试数据，所述测试数据中包括第一评分；/n根据所述第一评分为所述测试数据由多个评分数据集合中确定目标评分数据集合，其中，评分数据集合中包括至少一个评分数据，所述评分数据中包括第二评分；以及/n用所述目标评分数据集合中的目标评分数据中的所述第二评分更新所述测试数据中的所述第一评分，其中，更新后的所述测试数据用于进行机器学习模型的模型测试。/n
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