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基于监督类机器学习算法的模型实现架构的方法

基本信息

申请号 CN201811072255.3 申请日 -
公开（公告）号 CN109146080A 公开（公告）日 2019-01-04
申请公布号 CN109146080A 申请公布日 2019-01-04
分类号 G06N20/00 分类 计算；推算；计数;
发明人 郭益民;石乾坤 申请（专利权）人 苏州正载信息技术有限公司
代理机构 苏州唯亚智冠知识产权代理有限公司 代理人 张翠茹
地址 215000 江苏省苏州市工业园区星汉街5号6幢601、602室
法律状态 -

摘要

摘要 本发明涉及基于监督类机器学习算法的模型实现架构的方法，包括以下步骤：步骤1：模型数据框架整体设计，主要针对模型输入数据的明确定义；步骤2：数据预处理设计，主要针对生成模型输入矩阵进行进一步加工处理；步骤3：样本控制设计，主要针对监督机器学习中的样本数据和标签数据；步骤4：模型训练设计，主要建立一算法库，将步骤2加工完成的训练数据作为输入，然后，调用算法库中的算法，即可生成相应的机器学习模型；步骤5：模型评估设计，将测试数据输入训练好的各个模型中来计算获得预测结果，比较测试数据中的目标项和预测结果的差异性。本发明通过监督类机器的学习算法的模型达到对整体架构的实现，有助简化后期的操作。