一种面向多源异构数据的单体化模型自适应自动化建模技术制造技术

本发明专利技术公开了一种面向多源异构数据的单体化模型自适应自动化建模技术，涉及数据处理与机器学习技术领域，解决了难以结合准确率、F1分数和计算成本，通过权重系数动态调整目标函数，以适应不同业务需求的技术问题；包括：获取多源异构数据；从多源异构数据提取特征，生成初步特征集；处理缺失值、过滤低方差特征、基于相关性过滤和去除特征后得到第一特征集；选择基础模型进行训练，评估特征重要性，去除重要性低于阈值的特征，得到第二特征集；定义目标函数，选择最优特征子集，使用最优特征子集训练模型，引入自适应学习机制动态调整超参数；将建模过程分解为多个阶段，设置流程管理和异常处理。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数据处理与机器学习，具体涉及一种面向多源异构数据的单体化模型自适应自动化建模技术。

技术介绍

1、随着信息技术的飞速发展，数据的来源和类型日益多样化，多源异构数据广泛存在于各个领域。

2、然而，这些数据在格式、质量、语义等方面存在差异，给数据分析和建模带来了巨大挑战，传统的建模方法往往需要人工进行大量的数据预处理、特征工程和模型调优工作，不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致模型性能不稳定。

3、因此，迫切需要一种能够自动处理多源异构数据并构建高性能单体化模型的技术。

技术实现思路

1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本专利技术提出了一种面向多源异构数据的单体化模型自适应自动化建模技术，用于解决以下技术问题：

2、传统的建模方法往往需要人工进行大量的数据预处理、特征工程和模型调优工作，不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致模型性能不稳定。

3、为解决上述问题，本专利技术提供了一种面向多源异构数据的单体化模型本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向多源异构数据的单体化模型自适应自动化建模技术，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种面向多源异构数据的单体化模型自适应自动化建模技术，其特征在于，所述步骤S1，包括：

3.根据权利要求1所述的一种面向多源异构数据的单体化模型自适应自动化建模技术，其特征在于，所述步骤S2，包括：

4.根据权利要求1所述的一种面向多源异构数据的单体化模型自适应自动化建模技术，其特征在于，所述步骤S3，包括：

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【技术特征摘要】

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2.根据权利要求1所述的一种面向多源异构数据的单体化模型自适应自动化建模技术，其特征在于，所述步骤s1，包括：

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4.根据权利要求1所述的一种面向多源异构数据的单体化模型自适应自动化建模技术，其特征在于，所述步骤s3，包括：

5.根据权利要求1所述的一种面向多源异构数据的单体化模型自适应自动化建模技术，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：张璠，董然，尹文广，许莹，
申请(专利权)人：中科华维北京数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：