一种模型训练方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN201811544547.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111325228B | 公开（公告）日 | 2021-04-06 |
| 申请公布号 | CN111325228B | 申请公布日 | 2021-04-06 |
| 分类号 | G06K9/62(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 林淼哲;方桢;张峻滔 | 申请（专利权）人 | 上海游昆信息技术有限公司 |
| 代理机构 | 北京东方亿思知识产权代理有限责任公司 | 代理人 | 彭琼 |
| 地址 | 200235上海市徐汇区宜山路711号2号楼游族大厦 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明实施例公开了一种模型训练方法及装置，其中方法包括：针对于每个负样本数据，根据该负样本数据和P个正样本数据的差异值以及该负样本数据和Q个负样本数据的差异值，确定该负样本数据是否为不可信负样本数据；使用P个正样本数据和Q个负样本数据中除不可信负样本数据以外的可信负样本数据进行模型训练，得到二分类模型。本发明实施例中，通过确定Q个负样本数据中的不可信负样本数据得到用于训练模型的可信负样本数据，相比于现有技术中基于随机筛选或者人工筛选得到的负样本数据来说，本发明实施例中的可信负样本数据更加准确，从而使得基于可信负样本数据训练得到的二分类模型更为合理，预测结果更加符合实际情况。 |
