一种基于SBS的层次化特征选择方法、系统及应用专利查询专利号|摘要-满商公司网

一种基于SBS的层次化特征选择方法、系统及应用

基本信息

申请号	CN201910342155.6	申请日	-
公开（公告）号	CN110197706A	公开（公告）日	2019-09-03
申请公布号	CN110197706A	申请公布日	2019-09-03
分类号	G16H10/60（2018.01）I; G16H50/70（2018.01）I; G06K9/62（2006.01）I	分类	物理
发明人	罗宁政; 蔡志平; 孙文成; 王明; 刘海滨; 黄克涛; 胡健; 黄浪	申请（专利权）人	深圳市宁远科技股份有限公司
代理机构	长沙国科天河知识产权代理有限公司	代理人	深圳市宁远科技股份有限公司
地址	518000 广东省深圳市南山区南山街道东滨路4078号永新时代广场2号楼11-12楼
法律状态	-

摘要

本发明提供一种基于SBS的层次化特征选择方法、系统及应用，该方法包括获取数据集；根据CatBoost模型拟合所有的类别集，获取每个类别集的权重值W1；根据XGBoost模型拟合所有的特征数据集，获取每个特征数据的重要性分数W2；根据每个类别集的权重值W1及每个特征数据的重要性分数W2，获取每个项目的全局参数W＝W1*W2；并对每个特征数据按照全局参数W由高到低进行排序；根据SBS算法，每轮迭代删除排名最差的特征数据，并记录剩余子集的均方差值MSE；获取标均差值MSE最小的剩余子集，作为最优子集O输出。用于解决现有技术中数据处理的实用性和准确性不高等问题，基于数据内部的联系进行层次化特征选择，提高数据处理的实用性和准确性。