决策树模型的训练方法、系统、存储介质及预测方法[发明专利]

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专利名称：决策树模型的训练方法、系统、存储介质及预测方

法

专利类型：发明专利发明人：江佳伟,符芳诚申请号：CN201910944121.4申请日：20190930公开号：CN110728317A公开日：20200124

摘要：本申请公开了一种决策树模型的训练方法、系统、存储介质及预测方法，涉及人工智能技术，利用人工智能中机器学习技术对决策树模型进行训练，所述方法包括：每个子处理节点分别针对当前训练的树节点，获取当前训练的树节点的节点训练特征集和梯度数据，根据获取的节点训练特征集和梯度数据确定出局部最佳规则并发送给主处理节点；每个子处理节点分别针对当前训练的树节点；主处理节点从每个子处理节点确定出的局部最佳规则中，选出当前训练的树节点对应的规则。这样可以减少训练过程中各处理节点间传输的数据量，降低系统资源开销。

申请人：腾讯科技(深圳)有限公司

地址：518044 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

国籍：CN

代理机构：北京同达信恒知识产权代理有限公司

代理人：李娟

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