[發明專利]決策樹生成方法和裝置

在審

• 申請號: 202011205097.1
• 申請日: 2018-09-21
• 公開（公告）號: CN112418274A
• 公開（公告）日: 2021-02-26
• 發明（設計）人: 李龍飛
• 申請（專利權）人: 創新先進技術有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415
• 代理人: 王劍

說明書披露一種決策樹生成方法和裝置。所述方法包括：獲取基礎決策樹，所述基礎決策樹基于第一類樣本數據生成；提取所述基礎決策樹的樹骨架，所述樹骨架包括節點的分裂特征，且不包括分裂值或包括部分分裂值；利用第二類樣本數據訓練所述樹骨架缺少的分裂值，得到目標決策樹。

技術領域

本說明書涉及機器學習技術領域，尤其涉及一種決策樹生成方法和裝置。

背景技術

決策樹是一種基礎的有監督學習模型，可以不斷的對數據進行切割，以達到分割數據的目的。決策樹的生成依賴大量有標簽的樣本，當樣本數量較少時，訓練得到的決策樹的效果往往比較差。

發明內容

有鑒于此，本說明書提供一種決策樹生成方法和裝置。

具體地，本說明書是通過如下技術方案實現的：

一種決策樹生成方法，包括：

獲取基礎決策樹，所述基礎決策樹基于第一類樣本數據生成；

提取所述基礎決策樹的樹骨架，所述樹骨架包括節點的分裂特征，且不包括分裂值或包括部分分裂值；

利用第二類樣本數據訓練所述樹骨架缺少的分裂值，得到目標決策樹。

一種決策樹生成裝置，包括：

基礎獲取單元，獲取基礎決策樹，所述基礎決策樹基于第一類樣本數據生成；

骨架提取單元，提取所述基礎決策樹的樹骨架，所述樹骨架包括節點的分裂特征，且不包括分裂值或包括部分分裂值；

目標訓練單元，利用第二類樣本數據訓練所述樹骨架缺少的分裂值，得到目標決策樹。

一種決策樹生成裝置，包括：

處理器；

用于存儲機器可執行指令的存儲器；

其中，通過讀取并執行所述存儲器存儲的與決策樹生成邏輯對應的機器可執行指令，所述處理器被促使：

獲取基礎決策樹，所述基礎決策樹基于第一類樣本數據生成；

提取所述基礎決策樹的樹骨架，所述樹骨架包括節點的分裂特征，且不包括分裂值或包括部分分裂值；

利用第二類樣本數據訓練所述樹骨架缺少的分裂值，得到目標決策樹。

由以上描述可以看出，本說明書可從基礎決策樹中提取出樹骨架，并可將該樹骨架遷移到樣本數據較少的場景中，基于該場景下的樣本數據對所述樹骨架進行訓練，從而為樣本數據較少的場景生成可信的決策樹，解決了樣本數據較少場景的模型訓練問題。

附圖說明

圖1是本說明書一示例性實施例示出的一種決策樹生成方法的流程示意圖。

圖2是本說明書一示例性實施例示出的一種基礎決策樹示意圖。

圖3是本說明書一示例性實施例示出的一種樹骨架示意圖。

圖4是本說明書一示例性實施例示出的一種用于決策樹生成裝置的一結構示意圖。

圖5是本說明書一示例性實施例示出的一種決策樹生成裝置的框圖。

具體實施方式

這里將詳細地對示例性實施例進行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時，除非另有表示，不同附圖中的相同數字表示相同或相似的要素。以下示例性實施例中所描述的實施方式并不代表與本說明書相一致的所有實施方式。相反，它們僅是與如所附權利要求書中所詳述的、本說明書的一些方面相一致的裝置和方法的例子。