训练机器学习模型的方法、预测方法、计算设备和介质
实质审查的生效
摘要

本公开提供了一种用于训练针对目标对象的机器学习模型的方法、预测目标对象的销售额的方法、计算设备和计算机可读存储介质。该方法包括:获取多个目标对象在多个单位时间的时序数据集合,所述时序数据集合包括每个目标对象在每个单位时间的多个特征值;沿主键方向对所述时序数据集合分段以产生多个主键分段;沿时间方向对每个主键分段进行分段以产生多个特征数据集文件,其中每个特征数据集文件包括所述至少两个目标对象在一个第一时间段的时序数据,并且所述第一时间段包括多个单位时间;以及根据第二时间段内的特征数据集文件得到对所述机器学习模型进行训练的训练数据集,其中所述第二时间段包括多个第一时间段。

基本信息
专利标题 :
训练机器学习模型的方法、预测方法、计算设备和介质
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114372579A
申请号 :
CN202111652923.1
公开(公告)日 :
2022-04-19
申请日 :
2021-12-30
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
张卿袁云滔王姜潘雄飞
申请人 :
胜斗士(上海)科技技术发展有限公司
申请人地址 :
上海市浦东新区牡丹路60号10-11层
代理机构 :
北京市金杜律师事务所
代理人 :
庞淑敏
优先权 :
CN202111652923.1
主分类号 :
G06N20/00
IPC分类号 :
G06N20/00  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N20/00
机器学习
法律状态
2022-05-06 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 20/00
申请日 : 20211230
2022-04-19 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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