【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机科学领域，涉及一种基于机器学习的高效数据采集方法，特别是与机器学习和数据采集相关的。
技术介绍
1、传统的数据采集方法通常需要人工参与，包括手动输入、人工筛选和整理等步骤。这种方法存在以下问题：1)效率低下：人工操作速度有限，无法满足大规模数据采集的需求；2)成本高昂：人工参与需要耗费大量的时间和人力资源；3)易出错：人为因素容易引入错误和不一致性。
2、近年来，机器学习技术的发展为数据采集提供了新的解决方案。机器学习算法可以通过对大量数据的学习和分析，自动识别和提取有用的信息，从而实现高效的数据采集。然而，目前存在的机器学习方法仍然面临一些挑战，如数据标注的困难、模型训练的复杂性等。
技术实现思路
1、要解决的技术问题
2、为了避免现有技术的不足之处，本专利技术提出一种基于机器学习的高效数据采集方法。
3、技术方案
4、一种基于机器学习的高效数据采集方法，其特征在于步骤如下：
5、步骤1：对从不同途径得到的原始数据整合为格式一致的机器学习能够处理的格式数据；采用自然语言处理技术对文本数据进行分词、去除停用词处理，对数值数据进行缺失值填充和异常值处理；
6、步骤2：对文本数据使用词袋模型或tf-idf方法提取特征，对图像数据使用卷积神经网络提取特征；对于提取的特征进行特征选择；
7、所述提取的特征包括时间序列特征、空间特征或频域特征；
8、步骤3：将特征数据划分为训练
9、步骤4：将需要分析的数据输入训练完成机器学习模型中，机器学习模型对数据按照任务需求进行任务处理，包括对机器学习模型输出的数据进行预测和分类。
10、所述步骤1采用自动化的数据预处理流程，通过文本分词、词性标注、数据标准化等，以提高数据的质量和一致性。
11、所述格式一致的机器学习能够处理的格式数据包括csv、json。
12、所述特征选择采用统计方法或使用基于机器学习的递归特征消除的特征选择方法。
13、所述统计方法包括方差选择或相关性分析。
14、所述步骤2的特征数据划分使用交叉验证方法进行划分。
15、所述机器学习模型选择包括决策树、支持向量机或神经网络。
16、所述步骤4的预测和分类后的数据使用批处理方式加快处理速度，将采集结果保存到文件中，如csv文件、json文件。
17、一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序时实现所述数据迁移方法的步骤。
18、一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述数据迁移方法的步骤。
19、有益效果
20、本专利技术提出的一种基于机器学习的高效数据采集方法，旨在解决传统数据采集方法效率低下、成本高昂的问题。通过利用机器学习算法，本专利技术提出了一种智能化的数据采集方案，能够高效地收集大规模的数据，并提供准确可靠的结果。该方法可广泛应用于各个领域的数据采集任务。
21、通过本专利技术所提供的基于机器学习的高效数据采集方法，可以实现以下优势效果：
22、1、提高数据采集效率：自动化和优化的流程能够大大减少人工操作的时间和努力，从而提高数据采集的效率。
23、2、提高数据采集准确性：通过数据质量评估和特征工程优化，本方法可以提高数据的准确性和一致性，减少采集过程中的错误和偏差。
24、3、降低资源消耗：通过自动化的模型训练和优化，本方法可以减少资源的消耗，例如计算资源和存储资源，从而降低采集成本。
25、4、实时数据处理：本方法考虑了实时数据采集的需求，能够及时处理数据流，为用户提供实时的结果和反馈。
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1.一种基于机器学习的高效数据采集方法，其特征在于步骤如下：
2.根据权利要求1所述基于机器学习的高效数据采集方法，其特征在于：所述步骤1采用自动化的数据预处理流程，通过文本分词、词性标注、数据标准化等，以提高数据的质量和一致性。
3.根据权利要求1所述基于机器学习的高效数据采集方法，其特征在于：所述格式一致的机器学习能够处理的格式数据包括CSV、JSON。
4.根据权利要求1所述基于机器学习的高效数据采集方法，其特征在于：所述特征选择采用统计方法或使用基于机器学习的递归特征消除的特征选择方法。
5.根据权利要求1所述基于机器学习的高效数据采集方法，其特征在于：所述统计方法包括方差选择或相关性分析。
6.根据权利要求1所述基于机器学习的高效数据采集方法，其特征在于：所述步骤2的特征数据划分使用交叉验证方法进行划分。
7.根据权利要求1所述基于机器学习的高效数据采集方法，其特征在于：所述机器学习模型选择包括决策树、支持向量机或神经网络。
8.根据权利要求1所述基于机器学习的高效数据采集方法，其特征在
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述数据迁移方法的步骤。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述数据迁移方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的高效数据采集方法，其特征在于步骤如下：
2.根据权利要求1所述基于机器学习的高效数据采集方法，其特征在于：所述步骤1采用自动化的数据预处理流程，通过文本分词、词性标注、数据标准化等，以提高数据的质量和一致性。
3.根据权利要求1所述基于机器学习的高效数据采集方法，其特征在于：所述格式一致的机器学习能够处理的格式数据包括csv、json。
4.根据权利要求1所述基于机器学习的高效数据采集方法，其特征在于：所述特征选择采用统计方法或使用基于机器学习的递归特征消除的特征选择方法。
5.根据权利要求1所述基于机器学习的高效数据采集方法，其特征在于：所述统计方法包括方差选择或相关性分析。
6.根据权利要求1所述基于机器学习的高效数据采集方...
【专利技术属性】
技术研发人员：任丹，郝健，兰义鑫，眭臻，曹坤，
申请(专利权)人：西安长远电子工程有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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