【技术实现步骤摘要】
本说明书涉及人工智能，尤其涉及一种特征筛选方法、装置以及设备。
技术介绍
1、机器学习已广泛应用于各个领域。在针对某个业务场景构建机器学习模型的过程中，可以对多种原始特征进行特征衍生处理，进而利用衍生特征来构建机器学习模型。
2、为了减少模型过拟合的风险，提高模型的准确性，可以对多种原始特征进行筛选，以从所述多种原始特征中筛选出比较重要的原始特征来构建机器学习模型。已有技术中，可以将多种原始特征划分为多个特征组，不同特征组中包含不同种类的原始特征。可以分别对每个特征组中的原始特征进行特征衍生处理，可以利用衍生特征来构建机器学习模型。可以将多个特征组所对应机器学习模型的性能进行对比，以选取性能最好的机器学习模型。这样能够获得性能最好的机器学习模型所对应的特征组，也实现了对所述多种原始特征进行筛选。
3、上述已有技术中，需要将多种原始特征划分为尽可能多的特征组，分别针对每个特征组来训练机器学习模型。造成对原始特征进行筛选时的计算量较大，占用了较多的计算资源，增加了计算机设备的运行负载。另外，也造成对原始特征进行筛选时
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1.一种特征筛选方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定影响因子的步骤中包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定影响因子的步骤中包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取第一重要性数据的步骤中包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定第二重要性数据的步骤中包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的方法...
【技术特征摘要】
1.一种特征筛选方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定影响因子的步骤中包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定影响因子的步骤中包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取第一重要性数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：李婉华，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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