[发明专利]一种基于特征分布的训练集生成、模型训练方法及装置有效
| 申请号： | 201911201464.8 | 申请日： | 2019-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN110909889B | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 王塑;王泽荣;王亚可;刘宇 | 申请（专利权）人： | 北京迈格威科技有限公司;上海旷镜博煊科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京隆源天恒知识产权代理有限公司 11473 | 代理人： | 鲍丽伟 |
| 地址： | 100190 北京市海淀区科*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于特征分布的训练集生成、模型训练方法及装置，涉及机器学习技术领域，包括：获取测试集和多个训练集，分别从所述测试集和每个所述训练集抽取样本，根据抽取的样本分别确定其特征；根据所述特征确定所述测试集和多个所述训练集的特征分布；根据所述特征分布从多个所述训练集中抽取样本组成新训练集，以生成具有与所述测试集的特征分布对齐的特征分布的新训练集。本发明通过分析测试集和多个训练集的特征在特征空间的分布，确定各数据集间的相关性，并确定每个训练集的抽样概率，对多个训练集进行自动抽样，生成新的训练集。本发明可使得新训练集的数据分布与测试集的数据分布对齐，保证模型在测试集上可获得良好表现。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 分布 训练 生成 模型 方法 装置 | ||
【主权项】：
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