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龙图腾网获悉第四范式(北京)技术有限公司申请的专利一种实现自动超参数选择的方法、装置及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111160567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201911373709.5，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权一种实现自动超参数选择的方法、装置及系统是由郑佳尔;秦一焜设计研发完成，并于2019-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种实现自动超参数选择的方法、装置及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种实现自动超参数选择的方法、装置及系统，该方法包括：获取样本集，其中，样本集中的每条样本包括对应的数据和标签；根据预设的拆分规则将样本集拆分为训练集和验证集；根据预设的调参算法进行超参数搜索，并基于训练集进行机器学习模型训练，获取多组候选超参数值；基于验证集对每组候选超参数值对应的机器学习模型进行验证，得到每组候选超参数值对应的机器学习模型在验证集上的验证得分；根据验证得分从多组候选超参数值中选取至少一组优选超参数值。

本发明授权一种实现自动超参数选择的方法、装置及系统在权利要求书中公布了：1.一种实现自动超参数选择的方法，应用于反欺诈场景或图像分类场景中，包括： 提供用于设置机器学习模型的应用场景的设置入口； 获取通过所述设置入口输入的应用场景； 根据所述输入的应用场景，获取所述反欺诈场景或所述图像分类场景中的样本集，其中，所述样本集中的每条样本包括对应的数据和标签，在所述反欺诈场景的情况下，所述数据为用户在一段时间内的交易数据，所述标签标记所述用户是否为欺诈用户；在所述图像分类场景的情况下，所述数据为图片数据，所述标签为图片类别； 根据预设的拆分规则将所述样本集拆分为训练集和验证集； 根据预设的调参算法进行超参数搜索，并基于所述训练集进行机器学习模型训练，获取多组候选超参数值； 基于所述验证集对每组候选超参数值对应的机器学习模型进行验证，得到每组候选超参数值对应的机器学习模型在所述验证集上的验证得分； 根据所述验证得分从所述多组候选超参数值中选取至少一组优选超参数值； 展示所述优选超参数值， 其中，所述根据预设的拆分规则将所述样本集拆分为训练集和验证集包括： 获取所述机器学习模型的应用场景； 在所述应用场景为所述反欺诈场景的情况下，确定所述样本集的标签具有时序关系； 获取与判断结果对应的拆分规则，并根据所述拆分规则将所述样本集拆分为训练集和验证集， 所述方法还包括： 查找与所述反欺诈场景或所述图像分类场景相匹配的应用项目； 将训练后的所述优选超参数值对应的机器学习模型输入至所述应用项目。

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