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申请/专利权人：福建亿榕信息技术有限公司;国网信息通信产业集团有限公司
摘要：本发明公开了一种基于大语言模型的机器学习算法改进方法及系统，其中方法包括：将分析提示与技术文档输入大语言模型，生成现有机器学习算法的分析结果；基于分析结果，利用大语言模型挖掘潜在的创新点；利用大语言模型通过使用元学习策略，生成新的机器学习算法；结合大语言模型与模型解释工具所述机器学习算法的特征贡献度；利用大语言模型生成模型融合策略，组合多个新生成的机器学习算法的预测结果；利用大语言模型自动生成特征工程策略，将生成的特征工程策略输入自动化特征工具进行特征提取；利用训练与验证数据集对最终的机器学习算法进行训练与评估。本发明通过利用大语言模型分析现有机器学习算法，提高机器学习算法的性能和准确度。
主权项：1.一种基于大语言模型的机器学习算法改进方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：选择合适的机器学习算法分析提示与待分析的机器学习算法技术文档输入大语言模型提取关键技术信息，生成现有机器学习算法的分析结果；S2：基于分析结果利用大语言模型根据已有的机器学习算法挖掘潜在的创新点；S3：根据挖掘的潜在创新点，通过使用元学习策略以现有机器学习算法生成新的机器学习算法；S4：结合大语言模型与模型解释工具分析新生成的机器学习算法，评估所述机器学习算法的算法特征贡献度；S5：利用大语言模型生成模型融合策略，生成最终的机器学习算法；S6：根据需要利用机器学习算法解决的特定问题建立特征工程提示，将特征工程提示输入大语言模型生成特征工程策略，将生成的特征工程策略输入自动化特征工具进行数据特征提取；S7：对提取的数据特征划分训练数据集和验证数据集，利用训练数据集对最终的机器学习算法进行训练，并根据验证数据集评估所述机器学习算法的性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福建亿榕信息技术有限公司 国网信息通信产业集团有限公司 一种基于大语言模型的机器学习算法改进方法及系统
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