[发明专利]基于不均衡数据集的机器学习模型数据处理方法及装置在审
| 申请号： | 202110789028.8 | 申请日： | 2021-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN113537510A | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 李策;朱丹;王若冰 | 申请（专利权）人： | 中国工商银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 赵平;董骁毅 |
| 地址： | 100140 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供一种基于不均衡数据集的机器学习模型数据处理方法及装置，涉及人工智能领域，也可用于金融领域，方法包括：对样本数据进行分层采样，得到训练数据集和测试数据集，对所述测试训练集样本数据进行随机采样，得到对应的系列子测试集；根据所述训练数据集训练机器学习模型，并对所述系列子测试集进行机器学习模型的预测，得到预测结果，并根据所述预测结果确定对应的召回率；根据所述召回率，确定平均召回率和召回率波动系数，并根据所述平均召回率和召回率波动系数，确定所述机器学习模型的稳定性等级和性能等级；本申请能够准确对基于不均衡数据集构建的机器学习模型进行性能和稳定性评价，减少模型在部署上线后发生衰减的风险。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 均衡 数据 机器 学习 模型 数据处理 方法 装置 | ||
【主权项】：
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