基于机器学习的QA辅助决策方法及系统

摘要

本发明涉及机器学习技术领域，具体公开了基于机器学习的QA辅助决策方法及系统，方法，包括如下步骤：S1、从用户端获取评估指标，并获取数据库的地址；S2、从用户端获取预设的回归模型类别和分类模型类别；S3、从数据库中获取数据，从用户端接收回归模型类别或分类模型类别选取信息；S4、服务器根据选取的回归模型类别或分类模型类别,遍历回归模型类别或分类模型类别中所有子模型，将数据放入到每一子模型中进行训练和测试，选取准确率最高的子模型进行模型固化；S5、从用户端获取重置周期信息，在每个重置周期，重复S4；S6、服务器基于固化后的子模型对数据库内的数据进行实时预测。采用本发明的技术方案能够提高准确性和稳定性。