[发明专利]基于GroupLasso的变量自动选择方法、系统及可读介质在审
| 申请号： | 202010724681.1 | 申请日： | 2020-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN111859682A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 陈亚娟;龙泳先;罗维检;孟颖;边亚瑜 | 申请（专利权）人： | 北京睿知图远科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20 |
| 代理公司： | 北京力量专利代理事务所(特殊普通合伙) 11504 | 代理人： | 姚远方 |
| 地址： | 101500 北京市密云区鼓楼东大街3号山水*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于Group Lasso的变量自动选择方法、系统及可读介质，本发明利用用户行为数据和标签特征，其输入是数据，包含特征字段和标签字段。在数据上建立模型的过程中，算法自动进行各个变量的筛选，最终保留筛选下来的变量和一个建立好的逻辑斯蒂回归模型，用于对新数据进行预测。本发明变量选择与模型建立的过程是同时进行的，避免了在模型训练之前进行手动选择变量带来的局限性。将变量选择与模型训练相结合，我们通过运用一个算法将数据和变量的信息进行了直接整合，有利于提升模型准确度；本发明极易于应用在其他建模场景上，因此该发明具有良好的灵活性与可拓展性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 grouplasso 变量 自动 选择 方法 系统 可读 介质 | ||
【主权项】：
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