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本发明公开了一种基于双层树的提高集成型自动机器学习运行性能的方法和系统,对于模型选择和超参数调优两个过程采用了双层树式的逻辑关系。通过极限区域上置信界算法对双层树式的上下两层进行迭代计算。根据机器学习模型库中各模型的初始化分数,自适应地将各模型分配到合适的线程上,有前景的模型将得到更多的初始线程分配。以不同模型和不同超参数配置下的评估指标的分数和运行时间为依据,选择其中若干个模型,基于选中的模型生成集成模型。本发明使自动机器学习方法可以在相同的计算资源下得到更好的最终效果。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 114003393 B
(45)授权公告日 2022.06.14
(21)申请号 202111639857.4 (56)对比文件
(22)申请日 2021.12.30
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