授权公布号:CN110569904B
机器学习模型的构建方法及计算机可读存储介质
有效
申请
2019-09-10
申请公布
2019-12-13
授权
2022-05-17
预估到期
2039-09-10
| 申请号 | CN201910850536.5 |
| 申请日 | 2019-09-10 |
| 申请公布号 | CN110569904A |
| 申请公布日 | 2019-12-13 |
| 授权公布号 | CN110569904B |
| 授权公告日 | 2022-05-17 |
| 分类号 | G06K9/62;G06N20/00;G06F16/951 |
| 分类 | 计算;推算;计数; |
| 申请人名称 | 福建榕基软件股份有限公司 |
| 申请人地址 | 福建省福州市鼓楼区软件大道89号福州软件园A区15座 |
专利法律状态
2023-05-26
专利实施许可合同备案的生效、变更及注销
状态信息
专利实施许可合同备案的生效;IPC(主分类):G06K9/62;专利申请号:2019108505365;专利号:ZL2019108505365;合同备案号:X2023350000234;让与人:福建榕基软件股份有限公司;受让人:厦门龙信信息技术有限公司;发明名称:机器学习模型的构建方法及计算机可读存储介质;申请日:20190910;申请公布日:20191213;授权公告日:20220517;许可种类:普通许可;备案日期:20230510
2022-05-17
授权
状态信息
授权
2020-01-07
实质审查的生效
状态信息
实质审查的生效;IPC(主分类):G06K9/62;申请日:20190910
2019-12-13
公布
状态信息
公布
摘要
本发明公开了一种机器学习模型的构建方法及计算机可读存储介质,方法包括:根据预设的关键字采集得到辅助数据;获取业务数据,并确定对应输入项的数据项和对应输出项的数据项;对对应输出项的数据项的值不为空的业务数据进行标签标记;根据业务数据,获取第一样本;获取第一样本中有标签标记的业务数据,作为第二样本;通过特征合成技术合成特征项,并作为输入项合并至第二样本中;通过合成少数类过采样技术,对第二样本进行正负样本均衡处理,并将新合成的样本数据作为第三样本;合并第二样本和第三样本,得到第四样本;通过预设的机器学习算法,对第四样本进行训练,得到机器学习模型。本发明可提高机器学习模型的精准度。


