[发明专利]基于特征抽取的多模型训练方法及系统、电子设备和介质在审
| 申请号： | 202011025657.5 | 申请日： | 2020-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN111967615A | 公开（公告）日： | 2020-11-20 |
| 发明（设计）人： | 周洋杰;陈亮辉;方军;付琰 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F21/60 |
| 代理公司： | 北京市汉坤律师事务所 11602 | 代理人： | 姜浩然;吴丽丽 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本公开提供一种基于特征抽取的多模型训练方法及系统、电子设备和介质，涉及云平台、深度学习技术领域。根据本公开一个方面，基于联邦特征抽取的多模型训练方法包括：基于与多个合作方分别共同的用户样本的数据、分别与每一个合作方合作训练树模型；对训练的树模型进行特征重要性评估，以对每一个树模型生成的特征列赋予相应的权重；响应于第一合作方训练线性模型，将与第一合作方共同的第一用户样本的数据输入到与第一合作方相对应的树模型以及与第二合作方相对应的树模型中，以得到多个独热编码的特征列；以及基于权重对所得到的特征列进行筛选，以根据筛选后的特征列和第一用户样本的数据训练与第一合作方相对应的线性模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 抽取 模型 训练 方法 系统 电子设备 介质 | ||
【主权项】：
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