[发明专利]用于确定机器学习样本的重要特征的方法及系统在审
| 申请号： | 202010641229.9 | 申请日： | 2017-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN111797927A | 公开（公告）日： | 2020-10-20 |
| 发明（设计）人： | 杨强;戴文渊;陈雨强;罗远飞;涂威威 | 申请（专利权）人： | 第四范式（北京）技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00;G06F16/215;G06F16/31 |
| 代理公司： | 北京铭硕知识产权代理有限公司 11286 | 代理人： | 田方;曾世骁 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区清*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 提供了一种用于确定机器学习样本的重要特征的方法及系统，所述方法包括：(A)获取历史数据记录，其中，所述历史数据记录包括多个属性信息；(B)基于所述多个属性信息生成至少一个候选特征；(C)对所述至少一个候选特征进行重要性的预排序，并根据预排序结果从所述至少一个候选特征中筛选出一部分候选特征以组成候选特征池；以及(D)对候选特征池中的各个候选特征进行重要性的再排序，并根据再排序结果从候选特征池中选择重要性较高的至少一个候选特征作为重要特征。通过特定方式的预排序和再排序从候选特征中筛选出相对重要的特征，从而可在使用较少运算资源的情况下有效地确定重要特征，有助于提升机器学习模型的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 确定 机器 学习 样本 重要 特征 方法 系统 | ||
【主权项】：
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