技术总结
本发明公开了一种数据标签的修正方法，涉及机器学习领域，该方法包括步骤：载入待修正数据集；对机器学习模型进行训练，得到匹配模型；将测试集的数据作为输入数据输入匹配模型，获取匹配模型输出的匹配结果，以更新每一输入数据的数据标签；当匹配结果的数量未达到预设值时，基于待修正数据集的数据，构建新的训练集和新的测试集；当匹配结果的数量达到预设值时，结合已获取的匹配结果和预设的数据标签，对待修正数据集中的每一数据，计算每一标签的修正置信度，以修正待修正数据集中每一数据的数据标签。本发明还提供了数据标签的修正装置和存储介质，能有效提高数据的数据标签的可靠性，以提高得到的机器学习模型预测的准确程度。
技术研发人员：徐波
受保护的技术使用者：广州多益网络股份有限公司;广东利为网络科技有限公司;多益网络有限公司
技术研发日：2018.06.22
技术公布日：2018.11.27