[发明专利]跨类型的机器学习模型的融合方法在审
| 申请号： | 201911260458.X | 申请日： | 2019-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN111079950A | 公开（公告）日： | 2020-04-28 |
| 发明（设计）人： | 陈少磊;刘嵩;韩晗 | 申请（专利权）人： | 四川新网银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20 |
| 代理公司： | 成都智言知识产权代理有限公司 51282 | 代理人： | 濮云杉 |
| 地址： | 610094 四川省成都市成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及跨类型的机器学习模型的融合方法，包括：A.根据配置文件配置模型的输入变量和输出结果；B.在计算中通过对输入变量映射来配置模型；C.通过接口对需要计算的所有的模型逐个执行计算，所述接口为一个抽象的方法，该抽象的方法由各种不同类型模型的实现类进行实现，该抽象方法的返回值为所计算的模型的结果返回值；D.将所有模型通过所述抽象方法得到的返回值进行融合计算，融合计算的值为最终的输出结果。本发明通过统一的接口对不同类型的模型进行各自实现方法的计算，实现了在不进行硬编码的情况下，对不同类型的模型进行融合，以及能够灵活的使用各类模型和方式来建立模型，有效降低了模型上线、维护和管理等成本。 | ||
| 搜索关键词： | 类型 机器 学习 模型 融合 方法 | ||
【主权项】：
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