基于跨域數(shù)據(jù)的評估模型的優(yōu)化方法及設備

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110426307.8 申請日 -
公開（公告）號 CN113128594A 公開（公告）日 2021-07-16
申請公布號 CN113128594A 申請公布日 2021-07-16
分類號 G06K9/62（2006.01）I;G06N20/00（2019.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 尹悅;楊琦琦 申請（專利權）人 連通（杭州）技術服務有限公司
代理機構 上海百一領御專利代理事務所（普通合伙） 代理人 王奎宇
地址 310052浙江省杭州市濱江區(qū)長河街道越達巷79號1幢801室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本申請的目的是提供基于跨域數(shù)據(jù)的評估模型的優(yōu)化方法及設備，本申請通過獲取并確定至少三種數(shù)據(jù)源的原始數(shù)據(jù)和準確率；其中，每種所述數(shù)據(jù)源的原始數(shù)據(jù)包括至少兩條；將所述準確率最高時對應的數(shù)據(jù)源的原始數(shù)據(jù)作為訓練集；按照準確率從高到低的順序將數(shù)據(jù)源的原始數(shù)據(jù)加入至訓練集進行模型訓練，以得到模型性能最優(yōu)的且用于對不同數(shù)據(jù)源的原始數(shù)據(jù)進行因變量評估的最終評估模型，不僅保證了模型訓練過程中的訓練集的多樣性，還能使模型能最大化的滿足實際應用場景的需求，進一步提高訓練所得模型的精確度，從而可以最大程度避免錯誤的且來源于不同分布的數(shù)據(jù)源所帶來的負面影響，以克服機器學習實踐中常見的跨域數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質量問題。