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申请/专利权人：深圳华中科技大学研究院
摘要：本发明公开了一种应用于黑盒模型的测试时集成方法、介质及设备，涉及机器学习领域，应用于黑盒模型的测试时集成方法主要包括：将无标注测试数据输入黑盒模型得到每个黑盒模型的预测结果，将K分类任务转化为K个二分类任务并计算总体协方差矩阵，利用奇异值分解方法得到主特征向量，对主特征向量进行归一化和平均，得到集成权重，最终获得集成预测分类结果。实施本发明提供的应用于黑盒模型的测试时集成方法、介质及设备，能提升预测性能。
主权项：1.一种应用于黑盒模型的测试时集成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取黑盒模型和无标注测试数据，所述无标注测试数据包括社交媒体文本；根据所述无标注测试数据，利用所述黑盒模型，得到每个黑盒模型的预测结果；S2：根据所述无标注测试数据，得到K分类任务，将所述K分类任务转化为K个二分类任务；S3：根据所述每个黑盒模型的预测结果和二分类任务，得到总体协方差矩阵；S4：根据所述总体协方差矩阵，利用奇异值分解方法，得到主特征向量；S5：对所述主特征向量进行归一化和平均，得到平均归一化特征向量；S6：根据所述平均归一化特征向量，得到集成预测分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳华中科技大学研究院 应用于黑盒模型的测试时集成方法、介质及设备
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