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申请/专利权人：上海大学;浙江唯象材料科技有限公司
摘要：本发明涉及材料计算技术领域，尤其为一种融合符号回归的无偏见机器学习模型推荐方法，包括构建一种自动化模型推荐框架，并针对不同合金体系设定超参数范围；结合上述框架，通过留一消除和切片添加方法对数据集进行降噪，得到优化数据集；根据优化数据集，通过符号回归方法为降噪后的数据集批量构建“成分‑性质”公式；通过框架为添加公式特征后的数据集自动化批量构建模型，并通过综合评价指标“Rmix”推荐最佳模型。本发明能够为材料领域的小数据集快速降噪，采用符号回归方法挖掘“成分‑性能”之间的显示公式关系，实现无人为偏见推荐高准确率机器学习性能预测模型的目的。
主权项：1.一种融合符号回归的无偏见机器学习模型推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：构建一种自动化模型推荐框架，并针对不同合金体系设定超参数范围；S2：结合上述框架，通过留一消除和切片添加方法对数据集进行降噪，得到优化数据集；S3：根据优化数据集，通过符号回归方法为降噪后的数据集批量构建“成分-性质”公式；S4：通过框架为添加公式特征后的数据集自动化批量构建模型，并通过综合评价指标“Rmix”推荐最佳模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海大学 浙江唯象材料科技有限公司 一种融合符号回归的无偏见机器学习模型推荐方法
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