一种基于场景适配的模型调优方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种基于场景适配的模型调优方法和装置，通过基于用户提供的特定场景信息，确定所述设定场景对应的N个算法模型；其中，N为正整数；对所述用户提供的数据集进行划分，获得训练集和测试集；通过所述训练集分别对各算法模型进行训练，获得各算法模型对应的一个或者多个子模型；通过所述测试集分别对各算法模型对应的一个或者多个子模型进行测试，确定出所述特定场景信息对应的最优模型。解决了现有技术中实际场景难以选择到合适的算法，为产业发展提供助力的技术问题。达到了保证模型的各项指标和泛化能力，并达到最终确认最优模型的能力，方便快捷，准确性高，获得泛化准确度、性能、适配性水平高的最优模型的技术效果。

A Model Tuning Method and Device Based on Scene Adaptation

The invention provides a model tuning method and device based on scene adaptation, which determines N algorithm models corresponding to the set scene by using the specific scene information provided by the user; where N is a positive integer; divides the data set provided by the user, obtains the training set and the test set; and trains each algorithm model separately through the training set, obtains each algorithm model. The algorithm model corresponds to one or more sub-models. By testing one or more sub-models of each algorithm model respectively, the optimal model corresponding to the specific scene information is determined. It solves the technical problem that it is difficult to select the appropriate algorithm in the actual scene of the existing technology, which can provide assistance for the industrial development. It achieves the goal of guaranteeing the index and generalization ability of the model, and finally confirms the ability of the optimal model. It is convenient, fast and accurate, and achieves the technical effect of the optimal model with high generalization accuracy, performance and adaptability.

【技术实现步骤摘要】
一种基于场景适配的模型调优方法和装置
本专利技术涉及数据分析
，尤其涉及一种基于场景适配的模型调优方法。
技术介绍
当产业发展需要引入算法体系时，会有各式各样的场景需要适配相应算法来解决实际问题。每个场景都会有自己的特征和关注点，对于不熟悉算法领域的人来说，需要很高的学习成本和时间投入来将算法真正落地到产业场景中。在这整个建设过程中，算法的选择和模型的建立是至关重要的一步。通过先验知识，可以为场景优先选择几种可能适配的算法，通过场景的数据体量和类型，选择相契合的几种模型评估方法。评估过程中的各项指标值，将作为最终选择模型的依据。但本专利技术申请人在实现本申请实施例中技术方案的过程中，发现上述现有技术至少存在如下技术问题：现有技术中实际场景难以选择到合适的算法，为产业发展提供助力的技术问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种基于场景适配的模型调优方法，解决了现有技术中实际场景难以选择到合适的算法，为产业发展提供助力的技术问题。鉴于上述问题，提出了本专利技术实施例提供了一种基于场景适配的模型调优方法和装置。第一方面，本专利技术提供了一种基于场景适配的模型调优方法，所述方法包括：本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于场景适配的模型调优方法，其特征在于，所述方法包括：基于用户提供的特定场景信息，确定所述设定场景对应的N个算法模型；其中，N为正整数；对所述用户提供的数据集进行划分，获得训练集和测试集；通过所述训练集分别对各算法模型进行训练，获得各算法模型对应的一个或者多个子模型；通过所述测试集分别对各算法模型对应的一个或者多个子模型进行测试，确定出所述特定场景信息对应的最优模型。

【技术特征摘要】
1.一种基于场景适配的模型调优方法，其特征在于，所述方法包括：基于用户提供的特定场景信息，确定所述设定场景对应的N个算法模型；其中，N为正整数；对所述用户提供的数据集进行划分，获得训练集和测试集；通过所述训练集分别对各算法模型进行训练，获得各算法模型对应的一个或者多个子模型；通过所述测试集分别对各算法模型对应的一个或者多个子模型进行测试，确定出所述特定场景信息对应的最优模型。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述用户提供的数据集进行划分，获得训练集和测试集之前，包括:对所述数据集进行预处理；所述预处理包括：对所述数据集中的每个数据进行特征点标记。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述用户提供的数据集进行划分，获得训练集和测试集，具体包括:利用评估方法对所述数据集进行划分，确定所述训练集和所述测试集；所述评估方法，包括留出法、K折交叉验证法、自助法。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述用户提供的数据集进行划分，获得训练集和测试集，具体包括：对所述数据集进行M次划分，获得M个训练集和对应的测试集；其中，每个训练集和对应的测试集的合集为所述数据集，M为正整数。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过所述训练集分别对各算法模型进行训练，获得各算法模型对应的一个或者多个子模型，具体包括：利用所述M个训练集分别对各算法模型进行训练，获得各算法模型对应的M个子模型。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过所述测试集分别对各算法模型对应的一个或者多个子模型进行测试，确定出所述特定场景信息对应的最优模型，具体包括：利用M个测试集分别对对应的子模型进行测试，得到M个测试结果；根据所述测试结果，确定所述子模型中的最优模型。7.如权利要求4所述的方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋扬，官泽，王旭，白璐，
申请(专利权)人：北京首钢自动化信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11