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申请/专利权人：中国工商银行股份有限公司
摘要：本说明书涉及机器学习技术领域，具体地公开了一种资源数据分配方法及装置，其中，该方法包括：获取具有用于表征对象风险特征的特征数据的样本集、及标签集；利用预设的特征选择算法计算样本集中对应的多个原始特征中各原始特征的特征权重，并根据各原始特征的特征权重筛选出目标特征集；基于目标特征集、样本集及标签集，构建分类器；各原始特征的特征权重是基于不同样本在各原始特征下的距离确定的；不同样本在各原始特征下的距离是基于内部距离和外部距离计算得到的，内部距离用于表征当前原始特征下两个样本之间的距离，外部距离用于表征其他原始特征对当前原始特征下两个样本之间的距离的影响。上述方法能够提高特征选择的效率和准确率。
主权项：1.一种资源数据分配方法，其特征在于，包括：获取具有用于表征对象风险特征的特征数据的样本集、及标签集；其中，所述标签集包括所述样本集中各样本所对应的风险类别；利用预设的特征选择算法计算所述样本集中对应的多个原始特征中各原始特征的特征权重，并根据所述各原始特征的特征权重从所述多个原始特征中筛选出目标特征集；基于所述目标特征集、所述样本集及所述标签集，构建分类器，以基于所述分类器对目标对象的风险预测结果向所述目标对象分配资源数据；其中，所述各原始特征的特征权重是基于不同样本在所述各原始特征下的距离确定的；不同样本在所述各原始特征下的距离是基于不同样本在所述各原始特征下的内部距离和外部距离计算得到的，所述内部距离用于表征当前原始特征下两个样本之间的距离，所述外部距离用于表征所述多个原始特征中除当前原始特征之外的其他原始特征对当前原始特征下两个样本之间的距离的影响。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国工商银行股份有限公司 资源数据分配方法及装置
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