本申請公開了一種用于實現模型訓練的方法及裝置、計算機存儲介質,屬于機器學習領域。當機器學習模型發生劣化時,分析設備先獲取第一特征集的有效性信息,該第一特征集中包括用來訓練得到該機器學習模型的多個特征,有效性信息包括第一特征集中每個特征的有效性評分,特征的有效性評分與該特征跟第一特征集中的其它特征之間的相關性負相關;然后基于有效性信息,確定第一特征集中的失效特征;最后生成不包括失效特征的第二特征集,該第二特征集用于對機器學習模型進行重訓練。本申請根據基于特征彼此間的相關性計算得到的特征的有效性評分確定特征集中的失效特征,無需對樣本數據進行標簽標注,提高了特征集的更新效率,也提高了模型訓練效率。
聲明:
“用于實現模型訓練的方法及裝置、計算機存儲介質” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)