模型构建方法、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及智能决策，公开了一种模型构建方法，该方法包括：当接收到用户终端发送的建模指令时，展示预先设置的控件选择界面；确定用户从控件选择界面上的控件选择区域为各个建模步骤选择的功能控件，并确定用户设置的多个功能控件之间的执行顺序，其中，一个建模步骤对应于一个或者多个功能控件；从数据库调取与用户选择的功能控件对应的代码，并按照功能控件之间的执行顺序生成建模流程；当接收到基于建模流程中的功能控件触发的操作指令时，执行该功能控件对应的代码，直至完成分类模型或回归模型的训练，并确定模型参数。本发明专利技术还提出一种模型构建装置以及一种计算机可读存储介质。本发明专利技术提高了建模效率。

Modeling Method, Device and Computer Readable Storage Media

The invention relates to intelligent decision-making, and discloses a method of model construction, which includes: displaying a pre-set control selection interface when receiving a modeling instruction sent by a user terminal; determining the function control selected by the user from the control selection area on the control selection interface for each modeling step; and determining the execution order among the multiple function controls set by the user, and its execution order. A modeling step corresponds to one or more functional controls; the code corresponding to the functional controls selected by the user is fetched from the database, and the modeling process is generated according to the execution order of the functional controls; when the operation instructions triggered by the functional controls in the modeling process are received, the corresponding code of the functional controls is executed until the classification model or regression model is completed. Training and determining model parameters. The invention also provides a model construction device and a computer readable storage medium. The invention improves the modeling efficiency.

【技术实现步骤摘要】
模型构建方法、装置及计算机可读存储介质
本专利技术涉及智能决策
，尤其涉及一种模型构建方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
现行的机器学习建模平台提供的建模流程是预先确定好的，即开发人员按照预先确定好的建模步骤进行代码的开发，以构建特定的建模流程。这种方式导致用户无法根据需要选择模型训练的步骤，如果用户想要变更建模流程，只能通过重新开发建模流程对应的代码的方式构建新的建模流程，导致建模效率低下。
技术实现思路
本专利技术提供一种模型构建方法、装置及计算机可读存储介质，其主要目的在于提高建模效率。为实现上述目的，本专利技术还提供一种模型构建方法，该方法包括：当接收到用户终端发送的建模指令时，展示预先设置的控件选择界面，其中，所述控件选择界面上包含有多个建模步骤的控件选择区域，所述多个建模步骤用于创建分类模型或回归模型；确定用户从所述控件选择界面上的控件选择区域为各个建模步骤选择的功能控件，并确定用户设置的所述多个功能控件之间的执行顺序，其中，一个建模步骤对应于一个或者多个功能控件；从数据库调取与用户选择的功能控件对应的代码，并按照所述功能控件之间的执行顺序生成建模流程；当接收到基于所述建模流程中的功能控件触发的操作指令时，执行该功能控件对应的代码，直至完成分类模型或回归模型的训练，并确定模型参数。可选地，所述建模步骤依次包括数据加载步骤、数据初始化步骤、数据预处理步骤、特征处理步骤和模型训练步骤；所述当接收到基于所述建模流程中的预设步骤触发的操作指令时，执行该预设步骤对应的代码，直至完成分类模型或回归模型的训练，并确定模型参数的步骤包括：当接收到用户基于数据加载步骤的功能控件触发的数据加载指令时，获取用户基于数据加载步骤上传的数据文件，加载并展示所述数据文件；当接收到用户基于数据初始化步骤的功能控件触发的数据初始化指令后，解析所述数据文件，并确定所述数据文件中的输入特征列和目标特征列；当接收到用户基于数据预处理步骤的功能控件触发的数据预处理指令时，按照预设的数据预处理算法对所述输入特征列和所述目标特征列中的特征进行预处理；当接收到用户基于特征处理步骤的功能控件触发的特征处理指令时，根据预处理后的输入特征列计算各个特征列对应的特征的权重，并展示所述权重，以供用户根据展示的权重对特征进行过滤，并确定用户选择的输入特征列；当接收到用户基于模型训练步骤的功能控件触发的模型训练指令时，确定用户选择的分类模型或回归模型，使用用户选择的输入特征列和所述目标特征列训练所述分类模型或回归模型以确定模型参数。可选地，所述解析所述数据文件，并确定所述数据文件中的输入特征列和目标特征列的步骤包括：识别所述数据文件中的特征列和特征列的数据类型，并基于识别到的特征列和特征列的数据类型展示数据角色设置界面；确定用户基于所述数据角色设置界面从所述数据列中选择的输入特征列和目标特征列。可选地，若用户选择的分类模型有多个，则所述确定用户选择的分类模型，使用用户选择的输入特征列和所述目标特征列训练所述分类模型或回归模型以确定模型参数的步骤包括：确定用户选择的多个分类模型，分别使用用户选择的输入特征列和所述目标特征列训练所述多个分类模型，以确定各个分类模型的模型参数；所述确定各个分类模型的模型参数的步骤之后，所述方法还包括步骤：展示各个分类模型的准确率和分类报告，以供用户根据展示的准确率和分类报告选择最优分类模型；确定用户选择的分类模型，将该分类模型作为目标分类模型。可选地，所述建模步骤还包括可视化展示步骤，所述解析所述数据文件，并确定所述数据文件中的输入特征列和目标特征列的步骤之后，所述方法还包括步骤：当接收到用户基于可视化展示步骤对应的功能控件创建的可视化展示指令时，确定用户设置的可视化展示方式；对当前的数据列进行变量分布的相关性进行分析，并将分析结果按照用户设置的可视化展示方式展示。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种模型构建装置，该装置包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的模型构建程序，所述模型构建程序被所述处理器执行时实现如下步骤：当接收到用户终端发送的建模指令时，展示预先设置的控件选择界面，其中，所述控件选择界面上包含有多个建模步骤的控件选择区域，所述多个建模步骤用于创建分类模型或回归模型；确定用户从所述控件选择界面上的控件选择区域为各个建模步骤选择的功能控件，并确定用户设置的所述多个功能控件之间的执行顺序，其中，一个建模步骤对应于一个或者多个功能控件；从数据库调取与用户选择的功能控件对应的代码，并按照所述功能控件之间的执行顺序生成建模流程；当接收到基于所述建模流程中的功能控件触发的操作指令时，执行该功能控件对应的代码，直至完成分类模型或回归模型的训练，并确定模型参数。可选地，所述建模步骤依次包括数据加载步骤、数据初始化步骤、数据预处理步骤、特征处理步骤和模型训练步骤；所述当接收到基于所述建模流程中的预设步骤触发的操作指令时，执行该预设步骤对应的代码，直至完成分类模型或回归模型的训练，并确定模型参数的步骤包括：当接收到用户基于数据加载步骤的功能控件触发的数据加载指令时，获取用户基于数据加载步骤上传的数据文件，加载并展示所述数据文件；当接收到用户基于数据初始化步骤的功能控件触发的数据初始化指令后，解析所述数据文件，并确定所述数据文件中的输入特征列和目标特征列；当接收到用户基于数据预处理步骤的功能控件触发的数据预处理指令时，按照预设的数据预处理算法对所述输入特征列和所述目标特征列中的特征进行预处理；当接收到用户基于特征处理步骤的功能控件触发的特征处理指令时，根据预处理后的输入特征列计算各个特征列对应的特征的权重，并展示所述权重，以供用户根据展示的权重对特征进行过滤，并确定用户选择的输入特征列；当接收到用户基于模型训练步骤的功能控件触发的模型训练指令时，确定用户选择的分类模型或回归模型，使用用户选择的输入特征列和所述目标特征列训练所述分类模型或回归模型以确定模型参数。可选地，所述解析所述数据文件，并确定所述数据文件中的输入特征列和目标特征列的步骤包括：识别所述数据文件中的特征列和特征列的数据类型，并基于识别到的特征列和特征列的数据类型展示数据角色设置界面；确定用户基于所述数据角色设置界面从所述数据列中选择的输入特征列和目标特征列。可选地，若用户选择的分类模型有多个，则所述确定用户选择的分类模型，使用用户选择的输入特征列和所述目标特征列训练所述分类模型或回归模型以确定模型参数的步骤包括：确定用户选择的多个分类模型，分别使用用户选择的输入特征列和所述目标特征列训练所述多个分类模型，以确定各个分类模型的模型参数；所述模型构建程序还可被所述处理器执行，以在所述确定各个分类模型的模型参数的步骤之后，还实现如下步骤：展示各个分类模型的准确率和分类报告，以供用户根据展示的准确率和分类报告选择最优分类模型；确定用户选择的分类模型，将该分类模型作为目标分类模型。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有模型构建程序，所述模型构建程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上所述的模型构建方法的步骤。本专利技术提出的模型构建方法、装置及计算机可读存储介质，当接收到用户终端发送的建模指令本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：当接收到用户终端发送的建模指令时，展示预先设置的控件选择界面，其中，所述控件选择界面上包含有多个建模步骤的控件选择区域，所述多个建模步骤用于创建分类模型或回归模型；确定用户从所述控件选择界面上的控件选择区域为各个建模步骤选择的功能控件，并确定用户设置的所述多个功能控件之间的执行顺序，其中，一个建模步骤对应于一个或者多个功能控件；从数据库调取与用户选择的功能控件对应的代码，并按照所述功能控件之间的执行顺序生成建模流程；当接收到基于所述建模流程中的功能控件触发的操作指令时，执行该功能控件对应的代码，直至完成分类模型或回归模型的训练，并确定模型参数。

【技术特征摘要】
1.一种模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：当接收到用户终端发送的建模指令时，展示预先设置的控件选择界面，其中，所述控件选择界面上包含有多个建模步骤的控件选择区域，所述多个建模步骤用于创建分类模型或回归模型；确定用户从所述控件选择界面上的控件选择区域为各个建模步骤选择的功能控件，并确定用户设置的所述多个功能控件之间的执行顺序，其中，一个建模步骤对应于一个或者多个功能控件；从数据库调取与用户选择的功能控件对应的代码，并按照所述功能控件之间的执行顺序生成建模流程；当接收到基于所述建模流程中的功能控件触发的操作指令时，执行该功能控件对应的代码，直至完成分类模型或回归模型的训练，并确定模型参数。2.如权利要求1所述的模型构建方法，其特征在于，所述建模步骤依次包括数据加载步骤、数据初始化步骤、数据预处理步骤、特征处理步骤和模型训练步骤；所述当接收到基于所述建模流程中的预设步骤触发的操作指令时，执行该预设步骤对应的代码，直至完成分类模型或回归模型的训练，并确定模型参数的步骤包括：当接收到用户基于数据加载步骤的功能控件触发的数据加载指令时，获取用户基于数据加载步骤上传的数据文件，加载并展示所述数据文件；当接收到用户基于数据初始化步骤的功能控件触发的数据初始化指令后，解析所述数据文件，并确定所述数据文件中的输入特征列和目标特征列；当接收到用户基于数据预处理步骤的功能控件触发的数据预处理指令时，按照预设的数据预处理算法对所述输入特征列和所述目标特征列中的特征进行预处理；当接收到用户基于特征处理步骤的功能控件触发的特征处理指令时，根据预处理后的输入特征列计算各个特征列对应的特征的权重，并展示所述权重，以供用户根据展示的权重对特征进行过滤，并确定用户选择的输入特征列；当接收到用户基于模型训练步骤的功能控件触发的模型训练指令时，确定用户选择的分类模型或回归模型，使用用户选择的输入特征列和所述目标特征列训练所述分类模型或回归模型以确定模型参数。3.如权利要求2所述的模型构建方法，其特征在于，所述解析所述数据文件，并确定所述数据文件中的输入特征列和目标特征列的步骤包括：识别所述数据文件中的特征列和特征列的数据类型，并基于识别到的特征列和特征列的数据类型展示数据角色设置界面；确定用户基于所述数据角色设置界面从所述数据列中选择的输入特征列和目标特征列。4.如权利要求2或3所述的模型构建方法，其特征在于，若用户选择的分类模型有多个，则所述确定用户选择的分类模型，使用用户选择的输入特征列和所述目标特征列训练所述分类模型或回归模型以确定模型参数的步骤包括：确定用户选择的多个分类模型，分别使用用户选择的输入特征列和所述目标特征列训练所述多个分类模型，以确定各个分类模型的模型参数；所述确定各个分类模型的模型参数的步骤之后，所述方法还包括步骤：展示各个分类模型的准确率和分类报告，以供用户根据展示的准确率和分类报告选择最优分类模型；确定用户选择的分类模型，将该分类模型作为目标分类模型。5.如权利要求2或3所述的模型构建方法，其特征在于，所述建模步骤还包括可视化展示步骤，所述解析所述数据文件，并确定所述数据文件中的输入特征列和目标特征列的步骤之后，所述方法还包括步骤：当接收到用户基于可视化展示步骤对应的功能控件创建的可视化展示指令时，确定用户设置的可视化展示方式；对当前的数据列进行变量分布的相关性进行分析，并将分析结果按照用户设置的可视...

【专利技术属性】
技术研发人员：江春梅，游少华，
申请(专利权)人：重庆金融资产交易所有限责任公司，
类型：发明
国别省市：重庆,50