【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及特征开发的，尤其涉及一种特征在线开发方法及系统。
技术介绍
1、随着科技的发展，数据呈现几何式增长，以往的特征工程技术采用大量数据进行处理，并将大量数据通过手动选择以及构建特征，此时，大量数据并没有进行筛选处理，容易含有一些不同类的数据，大量的数据进行无差别的组合，并形成机器学习模型，可是该机器学习模型的准确性较低。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种特征在线开发方法及系统，基于多个特征集合在web页面内进行在线处理，同时，将多个特征集合中的连续特征进行分箱处理，以便于优化连续特征，从而降低特征的数据量，因此，将各类型特征基于页面进行在线开发，以构建机器学习模型，提高了机器学习模型的准确性。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种特征在线开发方法，包括：
3、获取多个数据，并将多个数据形成数据集合；
4、基于数据集合获取多个特征集合；
5、根据多个特征集合以表格的形式展现在web页面中，并将多个特征集合中的连续特征进行分箱处理，以形成各分箱特征；
6、在分箱特征中，以代表性的特征为主，将其他相似的特征合并为对应的类型特征；
7、将各类型特征定义为编辑资源，并基于页面进行在线开发，以构建机器学习模型。
8、可选的，所述获取多个数据，并将多个数据形成数据集合，包括：
9、获取多个数据；
10、将多个数据进行分
11、基于各原始数据形成原始数据集合，同时，基于各衍生数据形成衍生数据集合；
12、根据原始数据集合和衍生数据集合形成数据集合，此时，将索引信息关联数据集合。
13、可选的，所述基于数据集合获取多个特征集合，包括：
14、基于数据集合中的原始数据集合确定原始特征；基于数据集合中的衍生数据集合确定衍生特征；
15、将原始特征和衍生特征进行关联，并形成多个特征集合；
16、基于多个特征集合进行特征筛选，以确定异常特征；
17、定位异常特征，并优化多个特征集合。
18、可选的，所述根据多个特征集合以表格的形式展现在web页面中，并将多个特征集合中的连续特征进行分箱处理，以形成各分箱特征，包括：
19、基于多个特征集合进行图表化，并将多个特征集合形成表格；
20、将该表格记载于web页面，并基于web页面编辑表格，其中，web页面采用分页设计，每页包含一个特征集合，每个特征集合有自己的编号和标题；
21、在表格中，遍历多个特征集合中的连续特征；
22、根据连续特征进行分箱处理，此时，采用等宽分箱或等频分箱进行分箱，以形成各分箱特征，并将连续特征划分为离散区间，从而减少特征数量。
23、可选的，所述根据多个特征集合以表格的形式展现在web页面中，并将多个特征集合中的连续特征进行分箱处理，以形成各分箱特征，还包括：
24、获取各分箱特征；
25、同步遍历各分箱特征，并基于各分箱特征进行异常排查；
26、在分箱特征的异常排查，检测分箱特征中的特征内容；
27、基于特征内容与预设参数内容相比，以确定异常子特征，并基于异常子特征进行修改。
28、可选的，所述在分箱特征中，以代表性的特征为主，将其他相似的特征合并为对应的类型特征，包括：
29、在分箱特征中，基于模型的种类遍历分箱特征中的代表性的特征；
30、将代表性的特征作为关键特征；
31、将代表性的特征与各特征进行同步对比，并确定对应的相似度；
32、基于相似度与预设相似度相比，以确定其他相似的特征；
33、以代表性的特征为主，将其他相似的特征合并，以形成对应的类型特征。
34、可选的，所述在分箱特征中，以代表性的特征为主，将其他相似的特征合并为对应的类型特征，还包括：
35、针对类型特征进行优化，获取类型特征中各个类型参数；
36、基于各个类型参数进行排序，并根据模型的类型对各个类型参数进行优先级排序；
37、根据各个类型参数以及对应的优先级再定义类型特征的类型。
38、可选的，所述将各类型特征定义为编辑资源，并基于页面进行在线开发，以构建机器学习模型，包括：
39、获取各类型特征；
40、基于各类型特征定义为编辑资源，并针对类型特征进行编辑；
41、将该类型特征加载至页面，并基于页面对类型特征进行在线开发；
42、在类型特征的在线开发过程中，将多个类型特征进行训练，并以构建机器学习模型。
43、可选的，所述将各类型特征定义为编辑资源，并基于页面进行在线开发，以构建机器学习模型，还包括：
44、获取机器学习模型；
45、定义机器学习模型中的学习参数；
46、定位机器学习模型所在环境因素，基于环境因素定义环境参数；
47、将环境参数加入至学习参数，以进一步进行学习参数的自学习；
48、基于学习参数对机器学习模型进行升级迭代。
49、另外，本专利技术实施例还提供了一种特征的在线开发系统，所述特征的在线开发系统包括：
50、获取模块，用于获取多个数据，并将多个数据形成数据集合；
51、特征模块，用于基于数据集合获取多个特征集合；
52、分箱模块，用于根据多个特征集合以表格的形式展现在web页面中，并将多个特征集合中的连续特征进行分箱处理，以形成各分箱特征；
53、合并模块，用于在分箱特征中，以代表性的特征为主，将其他相似的特征合并为对应的类型特征；
54、构建模块，用于将各类型特征定义为编辑资源，并基于页面进行在线开发，以构建机器学习模型。
55、在本专利技术实施例中，通过本专利技术实施例中的方法，获取多个数据，并将多个数据形成数据集合；基于数据集合获取多个特征集合；根据多个特征集合以表格的形式展现在web页面中，并将多个特征集合中的连续特征进行分箱处理，以形成各分箱特征；在分箱特征中，以代表性的特征为主，将其他相似的特征合并为对应的类型特征；将各类型特征定义为编辑资源，并基于页面进行在线开发，以构建机器学习模型，此时，基于多个特征集合在web页面内进行在线处理，同时，将多个特征集合中的连续特征进行分箱处理，以便于优化连续特征，从而降低特征的数据量，因此，将各类型特征基于页面进行在线开发，以构建机器学习模型，提高了机器学习模型的准确性。
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1.一种特征在线开发方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的特征在线开发方法，其特征在于，所述获取多个数据，并将多个数据形成数据集合，包括：
3.根据权利要求2所述的特征在线开发方法，其特征在于，所述基于数据集合获取多个特征集合，包括：
4.根据权利要求1所述的特征在线开发方法，其特征在于，所述根据多个特征集合以表格的形式展现在Web页面中，并将多个特征集合中的连续特征进行分箱处理，以形成各分箱特征，包括：
5.根据权利要求4所述的特征在线开发方法，其特征在于，所述根据多个特征集合以表格的形式展现在Web页面中，并将多个特征集合中的连续特征进行分箱处理，以形成各分箱特征，还包括：
6.根据权利要求5所述的特征在线开发方法，其特征在于，所述在分箱特征中，以代表性的特征为主，将其他相似的特征合并为对应的类型特征，包括：
7.根据权利要求6所述的特征在线开发方法，其特征在于，所述在分箱特征中，以代表性的特征为主，将其他相似的特征合并为对应的类型特征，还包括：
8.根据权利要求7所述的特
9.根据权利要求8所述的特征在线开发方法，其特征在于，所述将各类型特征定义为编辑资源，并基于页面进行在线开发，以构建机器学习模型，还包括：
10.一种特征的在线开发系统，其特征在于，所述特征的在线开发系统应用于如权利要求1-9中任一所述的特征在线开发方法，所述特征的在线开发系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种特征在线开发方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的特征在线开发方法，其特征在于，所述获取多个数据，并将多个数据形成数据集合，包括：
3.根据权利要求2所述的特征在线开发方法，其特征在于，所述基于数据集合获取多个特征集合，包括：
4.根据权利要求1所述的特征在线开发方法，其特征在于，所述根据多个特征集合以表格的形式展现在web页面中，并将多个特征集合中的连续特征进行分箱处理，以形成各分箱特征，包括：
5.根据权利要求4所述的特征在线开发方法，其特征在于，所述根据多个特征集合以表格的形式展现在web页面中，并将多个特征集合中的连续特征进行分箱处理，以形成各分箱特征，还包括：
6.根据权利要求5所述的特征在线开发方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐科伟，叶剑涛，
申请(专利权)人：浙江孚临科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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