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摘要：本申请实施例涉及人工智能领域，公开了一种样本处理方法及装置，该方法包括：获取多个训练样本集；基于多个训练样本集对样本评定模型中的多个基分类模型进行训练，得到多个基分类模型中每个基分类模型的目标分类阈值，将多个基分类模型中每个基分类模型的目标分类阈值确定为每个训练后的基分类模型的分类阈值，得到多个训练后的基分类模型；基于多个训练后的基分类模型的分类阈值更新样本评定模型的分类阈值，得到更新后的样本评定模型；通过更新后的样本评定模型对第二预测样本进行样本评定处理，得到第二预测样本的评定结果。采用本申请实施例，可以提高优质样本的识别精度。

主权项：1.一种样本处理方法，其特征在于，包括：获取多个训练样本集，所述多个训练样本集中的任一训练样本集包括训练正样本、训练负样本以及无标注训练样本，所述训练负样本包括：第一预测样本中评定结果与标签不一致的目标样本，所述评定结果是基于样本评定模型对所述目标样本进行样本评定处理得到的结果，所述标签是对所述目标样本进行标注得到的标签；基于所述多个训练样本集对所述样本评定模型中的多个基分类模型进行训练，得到所述多个基分类模型中每个基分类模型的目标分类阈值，将所述多个基分类模型中每个基分类模型的目标分类阈值确定为每个训练后的基分类模型的分类阈值，得到多个训练后的基分类模型；其中，不同训练样本集对应不同基分类模型；基于所述多个训练后的基分类模型的分类阈值更新所述样本评定模型的分类阈值，得到更新后的样本评定模型；通过所述更新后的样本评定模型中的每个训练后的基分类模型对第二预测样本进行二分类处理，得到所述第二预测样本的多个分类结果，其中，所述第二预测样本的多个分类结果中的一个分类结果与一个训练后的基分类模型相对应，所述第二预测样本的多个分类结果包括以下一种或多种：正分类结果以及负分类结果；基于所述第二预测样本的多个分类结果，得到所述第二预测样本的整体分类结果，所述第二预测样本的整体分类结果表征所述第二预测样本的多个分类结果中正分类结果占所述第二预测样本的多个分类结果的比例；将所述第二预测样本的整体分类结果所属的目标阈值范围对应的评定结果，确定为所述第二预测样本的评定结果，所述第二预测样本的评定结果是基于所述更新后的样本评定模型的分类阈值得到的，所述目标阈值范围是基于所述训练后的样本评定模型的分类阈值确定出的多个阈值范围中的一个阈值范围。

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百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 样本处理方法及装置