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本发明提供了一种异常设备识别模型训练方法、电子设备及存储介质,包括:根据待检测样本集群对应的第二设备特征列表获取到第二设备特征的数据分类列表以及待检测样本集群的第一设备特征的数据分类列表,并根据第一逻辑回归模型获取到设备异常标识的数据分类列表,根据设备异常标识的数据分类列表获取到目标簇,并将目标簇加入到负样本中重新对第一逻辑回归模型进行训练获取到第二逻辑回归模型,提高了预测精度。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117473322A
(43)申请公布日2024.01.30
(21)申请号202311490281.9
(22)申请日2023.11.09
(71)申请人泰尔卓信科技(北
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