一种自动化算法特征处理方法和系统

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一种自动化算法特征处理方法和系统
申请号:CN202411516930
申请日期:2024-10-29
公开号:CN119597638A
公开日期:2025-03-11
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种自动化算法特征处理方法和系统,本发明涉及计算机数据处理技术领域。通过采集及清洗数据,然后提取特征参数,并基于特征参数建立测试用例,接着根据特征参数训练模型,建立在线数据特征参数的测试用例,最后输入目标服务器进行测试,整个测试过程自动化进行,有效提高了测试效率,且该测试流程适用于多种处理类的人工智能算法测试,通用性较强。该自动化算法特征处理方法和系统,集成了各机器学习算法和深度学习算法,支持统一配置文件,可配置,当数据集达到一定量时,可触发深度学习策略,解决了小数据集建模效果不好的缺陷。
技术关键词
自动化算法 人工智能算法 指标 XGBoost模型 循环神经网络模型 朴素贝叶斯模型 建立测试用例 数据采集模块 逻辑回归模型 随机森林模型 调度器 深度学习算法 在线 决策树模型 机器学习算法 服务器集群 特征提取模块
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