一种对目标算法模型进行输入特征降维的处理方法和装置

本发明实施例涉及一种对目标算法模型进行输入特征降维的处理方法和装置，所述方法包括：确认目标算法模型并对模型预测数据的分类阈值进行识别；对目标算法模型在现实应用环境中的输入、输出数据进行采集；基于GBDT模型对目标算法模型的输入‑输出映射关系进行拟合，并基于观测样本集训练GBDT模型，并在训练结束后基于GBDT模型和观测样本集进行子特征重要性排序；并根据分类阈值、观测样本集、GBDT模型和子特征排序对目标算法模型的输入特征集进行必要子特征选择并基于选择结果重构输入特征得到对应的重构特征集和备用算法模型。通过本发明可以提高模型运算性能、降低车辆行驶/控制安全隐患。