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文档简介
2获取初始模型文件中各训练参数;所述训练参数反应训练机根据各所述训练参数及预先配置代码模板生成代码段;所述代确定各代码段之间的关联参数,并基于所述关联参数连若文本标签为与机器学习模型训练相关的预设标签,则获取初其中,所述初始模型文件为模型标记语言文件;所述预其中,所述确定各代码段之间的关联参数,并基于所述关联参将训练参数在初始模型文件中的出现顺序确定为各代码段的连接顺其中,所述出现顺序是训练参数在初始模型文件中的先后顺序将训练参数填充到代码模板的对应待填充位置根据连接顺序关系获取代码段中与第一代码段连接的第二代码段若第一代码段的第一传出参数与第二代码段的第二传入参将第二代码段确定为新的第一代码段,返回根据连接顺序关系获取3文件分析模块,用于获取初始模型文件中各训练参数;所代码段模块,用于根据各所述训练参数及预先配置代码模代码生成模块,用于确定各代码段之间的关联参数,并基于参数获取单元,用于若文本标签为与机器学习模型训练相关的其中,所述初始模型文件为模型标记语言文件;所述预顺序确定单元,用于将训练参数在初始模型文件中的出现顺序确定为各顺序关系;关联参数生成单元,用于根据各代码段的传入参数、传出参数和连接其中,所述出现顺序是训练参数在初始模型文件中的先后顺序行时实现如权利要求1-5中任一所述的代4过修改生产环境而使用机器学习模型的得不偿失,为此人们约定了预测模型标记语言(PredictiveModelMarkupLanguage,PMML)实现跨平台的机器学5[0025]图1是本发明实施例一提供的一种代码生成方法的步骤流程图,本实施例可适用6[0030]可以分析初始模型代码文件中的DataFieldname标签和Value标签,可以获取到成初始模型文件中的机器学习模型,目标训练代码的编码语言可以为多种,如,python、[0039]图2是本发明实施例二提供的一种代码生成方法的步骤流程图,本发明实施例是7RateofChange,ROC)和准8[0054]步骤205、将训练参数在初始模型文件中的出现顺序确定为各代码段的连接顺序可以先于其他代码段在训练机器学习模型的于数据分析的数据字典对应的代码段可以先于数据挖掘的挖掘架构[0058]其中,传入参数可以是代码段为实现对应机器学习模型训练功能需要的输入数9定为新的第一代码段,返回根据连接顺序关系获取代码段中第一代码段连接的第二代码[0069]图3是本发明实施例三提供的一种代码生成装置的结构示意图,本发明实施例提[0080]模板填充单元,用于将训练参数填充到代码模板的对应待填充位置以生成代码[0094]本发明实施例D还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质,所述计算机可执[0098]当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的一种代码中,如计算机的软盘、只读存储器(Read-OnlyMemory,ROM)、随机存取存储器(Random本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、
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