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申请/专利权人：中电金信数字科技集团有限公司
申请日：2024-03-28
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118245966A
主分类号：G06F18/25
分类号：G06F18/25;G06F18/214;G06F18/2411;G06F18/2415;G06F18/243;G06Q40/03;G06Q40/02
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明提出一种预测模型训练方法和装置，该方法包括：获取训练样本集，训练样本集中样本类别为第一类别的第一训练样本的样本数量少于样本类别为第二类别的第二训练样本的样本数量；预测各训练样本的目标概率，并基于各第一训练样本的目标概率，对各第一训练样本进行排序，以使用目标次序的第一训练样本构建第一样本集；使用各第二训练样本构建第二样本集，并对第二样本集进行多次随机分层抽样，以得到多个样本数量与第一样本集的样本数量相同的第三样本集；将第一样本集分别与多个第三样本集进行合并，得到多个平衡训练样本集，并采用各平衡训练样本集，对多种类型的预测模型进行训练，得到多个目标预测模型，解决相关技术中样本不均衡的问题。
主权项：1.一种预测模型训练方法，其特征在于，包括：获取训练样本集，其中，所述训练样本集包括多个训练样本，各所述训练样本存在对应的样本类别，所述样本类别包括第一类别和第二类别，并且样本类别为所述第一类别的第一训练样本的样本数量少于样本类别为所述第二类别的第二训练样本的样本数量；预测所述训练样本集中各所述训练样本的目标概率，并基于所述训练样本集中各所述第一训练样本的目标概率，对各所述第一训练样本进行排序，以使用目标次序的第一训练样本构建第一样本集；使用所述训练样本集中各所述第二训练样本构建第二样本集，并对所述第二样本集进行多次随机分层抽样，以得到多个样本数量与所述第一样本集的样本数量相同的第三样本集；将所述第一样本集分别与多个所述第三样本集合并，得到多个平衡训练样本集，并采用各所述平衡训练样本集，对多种类型的预测模型进行训练，得到多个目标预测模型，其中，所述目标预测模型是已经学习到输入样本与输入样本的样本类别之间的映射关系的预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中电金信数字科技集团有限公司 预测模型训练方法和装置
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