[發明專利]一種數據訓練方法、裝置、設備及存儲介質在審
| 申請號： | 202011055438.1 | 申請日： | 2020-09-29 |
| 公開（公告）號： | CN112052915A | 公開（公告）日： | 2020-12-08 |
| 發明（設計）人： | 萬明霞 | 申請（專利權）人： | 中國銀行股份有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 | 代理人： | 錢娜 |
| 地址： | 100818 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 數據 訓練 方法 裝置 設備 存儲 介質 | ||
1.一種數據訓練方法，其特征在于，所述方法包括：
獲取原始訓練數據集中的樣本數據；
對所述樣本數據進行預處理，得到正樣本數據和負樣本數據；
分別針對所述正樣本數據和所述負樣本數據，遍歷所述正樣本數據和所述負樣本數據所包含的所有列特征；
分別針對所述正樣本數據和所述負樣本數據所包含的所有列特征，隨機打亂所述所有列特征中的每一列特征，并重新組合，得到新的正樣本數據和新的負樣本數據；
將所述新的正樣本數據和所述新的負樣本數據添加至所述原始訓練數據集中，得到新的訓練數據集；
利用所述新的訓練數據集進行模型訓練。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述分別針對所述正樣本數據和所述負樣本數據，遍歷所述正樣本數據和所述負樣本數據所包含的所有列特征，包括：
分別針對第一預設比例的所述正樣本數據和第二預設比例的所述負樣本數據，遍歷所述第一預設比例的正樣本數據和所述第二預設比例的負樣本數據所包含的所有列特征；
其中，所述第一預設比例指示用于遍歷的正樣本數據個數占所有的正樣本數據個數的比例，所述第二預設比例指示用于遍歷的負樣本數據個數占所有的負樣本數據個數的比例。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述分別針對所述正樣本數據和所述負樣本數據，遍歷所述正樣本數據和所述負樣本數據所包含的所有列特征，包括：
分別針對滿足第三預設比例關系的所述正樣本數據和所述負樣本數據，遍歷所述滿足第三預設比例關系的正樣本數據和負樣本數據所包含的所有列特征；
其中，所述第三預設比例指示用于遍歷的正樣本數據個數與用于遍歷的負樣本數據個數之間的比例。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述分別針對所述正樣本數據和所述負樣本數據，遍歷所述正樣本數據和所述負樣本數據所包含的所有列特征，包括：
分別針對所有的所述正樣本數據和所有的所述負樣本數據，遍歷所述所有的正樣本數據和所述所有的負樣本數據所包含的所有列特征。
5.一種數據訓練裝置，其特征在于，所述裝置包括：
獲取模塊，用于獲取原始訓練數據集中的樣本數據；
預處理模塊，用于對所述樣本數據進行預處理，得到正樣本數據和負樣本數據；
遍歷特征模塊，用于分別針對所述正樣本數據和所述負樣本數據，遍歷所述正樣本數據和所述負樣本數據所包含的所有列特征；
處理模塊，用于分別針對所述正樣本數據和所述負樣本數據所包含的所有列特征，隨機打亂所述所有列特征中的每一列特征，并重新組合，得到新的正樣本數據和新的負樣本數據；
添加模塊，用于將所述新的正樣本數據和所述新的負樣本數據添加至所述原始訓練數據集中，得到新的訓練數據集；
訓練模塊，用于利用所述新的訓練數據集進行模型訓練。
6.根據權利要求5所述的裝置，其特征在于，
所述遍歷特征模塊，具體用于分別針對第一預設比例的所述正樣本數據和第二預設比例的所述負樣本數據，遍歷所述第一預設比例的正樣本數據和所述第二預設比例的負樣本數據所包含的所有列特征；
其中，所述第一預設比例指示用于遍歷的正樣本數據個數占所有的正樣本數據個數的比例，所述第二預設比例指示用于遍歷的負樣本數據個數占所有的負樣本數據個數的比例。
7.根據權利要求5所述的裝置，其特征在于，
所述遍歷特征模塊，具體用于分別針對滿足第三預設比例關系的所述正樣本數據和所述負樣本數據，遍歷所述滿足第三預設比例關系的正樣本數據和負樣本數據所包含的所有列特征；
其中，所述第三預設比例指示用于遍歷的正樣本數據個數與用于遍歷的負樣本數據個數之間的比例。
8.根據權利要求5所述的裝置，其特征在于，
所述遍歷特征模塊，具體用于分別針對所有的所述正樣本數據和所有的所述負樣本數據，遍歷所述所有的正樣本數據和所述所有的負樣本數據所包含的所有列特征。
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