[发明专利]基于遗传算法的自动机器学习数据建模方法在审
| 申请号： | 202010972405.7 | 申请日： | 2020-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN112070237A | 公开（公告）日： | 2020-12-11 |
| 发明（设计）人： | 董俊杰;王之元 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N3/12 |
| 代理公司： | 苏州拓云知识产权代理事务所(普通合伙) 32344 | 代理人： | 李锋 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于遗传算法的自动机器学习数据建模方法，其包括以下步骤，步骤一：设定多个管道，每个所述管道均包含四个模块，四个所述模块分别设置为数据预处理模块、特征工程模块、模型生成模块和模型评估模块；步骤二：初始化遗传算法，首先定义遗传算法的关键参数：generations，population_size，offspring_size，mutation_rate，crossover_rate，然后定义优化参数：scoring，cv，subsample。本发明采用一种基于遗传算法为框架的自动机器学习技术，充分利用遗传算法变异交叉全局优化的特点，自动构建可用于算法模型，通过对各类基础任务(如，超参优化)的自动迭代，使该自动机器学习框架搜索到的模型具有模型精度高，可解释性强，鲁棒性高等特点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 遗传 算法 自动 机器 学习 数据 建模 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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