分类模型训练的方法及装置、数据分类的方法及装置

授权

摘要

本申请提供一种分类模型训练的方法及装置、数据分类的方法及装置，所述分类模型训练的方法包括：获取样本数据集，所述样本数据集包括至少三种类别标签以及类别标签对应的特征数据，统计每个类别标签的数量在所述样本数据集中的占比；根据每个类别标签的数量在所述样本数据集中的占比，将所述样本数据集中的类别标签划分为至少两个样本组；将所述样本组输入至对应的分类模型中进行训练直至达到训练条件。样本数据集中的类别标签比例不均衡，上述处理后的样本数据集的质量大幅提高，进而能够确保分类模型的训练效果，训练好的分类模型在实际的分类预测时，大幅提高训练好的分类模型的分类准确率。

基本信息

专利标题：

分类模型训练的方法及装置、数据分类的方法及装置

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN110442722A

申请号：

CN201910746175.X

公开（公告）日：

2019-11-12

申请日：

2019-08-13

授权号：

CN110442722B

授权日：

2022-05-13

发明人：

王献唐剑波李长亮

申请人：

北京金山数字娱乐科技有限公司;成都金山数字娱乐科技有限公司

申请人地址：

北京市海淀区小营西路33号金山软件大厦2层西区

代理机构：

北京智信禾专利代理有限公司

代理人：

王治东

优先权：

CN201910746175.X

主分类号：

G06F16/35

IPC分类号：

G06F16/35 G06K9/62