(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111469730.2 (22)申请日 2021.12.0 3 (71)申请人 北京北明数 科信息技 术有限公司 地址 100144 北京市石景山区永引渠南路 18号院1号楼1层A1 16 (72)发明人 王进宏　王宏军　郑坚财　詹根维　 (74)专利代理 机构 广州嘉权专利商标事务所有 限公司 4 4205 代理人 余凯欢 (51)Int.Cl. G06N 20/00(2019.01) G06F 8/34(2018.01) G06F 3/0486(2013.01) (54)发明名称 基于可视化拖拉的机器学习分析方法、 系 统、 设备及 介质 (57)摘要 本申请公开了一种基于可视化拖拉的机器 学习分析方法、 系统、 设备及介质， 该方法响应于 用户对功能节 点图标的拖拽操作， 在前端页面上 显示机器学习流程图； 响应于用户对功能节点图 标的第一操作， 更新节点配置信息； 所述节点配 置信息包括机器学习模型的数据源、 参数以及模 型算子类型的至少一种； 将所述机器学习流程图 传输到后台处理， 调用与机器学习流程图中对应 的模型算子搭建机器学习模型并训练存储。 该方 法可以将主流的机器学习算法组件化， 得到多个 机器学习模 型算子， 辅助用户高效完成 复杂的业 务建模， 从而降低机器学习模型的应用门槛和成 本。 本申请可广泛应用于人工智能技 术领域内。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114386615 A 2022.04.22 CN 114386615 A 1.一种基于可视化 拖拉的机器学习分析 方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 响应于用户对功能节点图标的拖拽操作， 在前端页面上显示机器学习流 程图； 响应于用户对功能节点图标的第一操作， 更新节点配置信息； 所述节点配置信息包括 机器学习模型的数据源、 参数以及模型算子类型的至少一种； 将所述机器学习流程图传输到后台处理， 调用与机器学习流程图中对应的模型算子搭 建机器学习模型并训练存 储。 2.根据权利要求1所述的一种基于可视化拖拉的机器学习分析方法， 其特征在于， 所述 响应用户对功能节点图标的拖拽操作， 在前端页面上显示机器学习流 程图， 包括： 响应于用户对功能节点图标的拖拽操作， 更新各个功能节点图标的坐标位置； 响应于用户对功能节点图标的第二操作， 对各个功能节点图标进行流 程连线； 响应于用户的保存操作， 根据当前的各个功能节点图标和流程连线关系， 在前端页面 上显示机器学习流 程图。 3.根据权利要求2所述的一种基于可视化拖拉的机器学习分析方法， 其特征在于， 所述 对各个功能节点图标进行流 程连线的步骤之后， 还 包括以下步骤： 对各个功能节点图标之间的流 程连线关系进行不可闭环验证。 4.根据权利要求1所述的一种基于可视化拖拉的机器学习分析方法， 其特征在于， 所述 模型算子包括数据导入维度算子、 数据预处理算子、 数据特征选择算子、 数据调优算子以及 数据导出算子 。 5.根据权利要求1所述的一种基于可视化拖拉的机器学习分析方法， 其特征在于， 所述 将所述机器学习流 程图传输 到后台处 理， 包括： 对所述机器学习流 程图进行解析， 得到 工作流jso n串； 将所述工作流json串， 确定所述机器学习流程图中的各个功能节点图标和流程连线关 系； 根据所述 流程连线关系， 对每 个所述功能节点图标 所在的节点进行 数据处理。 6.根据权利要求5所述的一种基于可视化拖拉的机器学习分析方法， 其特征在于， 所述 对每个所述功能节点图标 所在的节点进行 数据处理， 包括： 根据所述功能节点图标对应的节点配置信 息， 对所述功能节点图标所在的节点的输入 数据进行处 理。 7.一种基于可视化 拖拉的机器学习分析系统， 其特 征在于， 包括： 第一响应模块， 用于响应于用户对功能节点图标的拖拽操作， 在前端页面上显示机器 学习流程图； 第二响应模块， 用于响应于用户对功能节点图标的第 一操作， 更新节点配置信 息； 所述 节点配置信息包括机器学习模型的数据源、 参数以及模型算子类型的至少一种； 处理模块， 用于将所述机器学习流程图传输到后台处理， 调用与机器学习流程图中对 应的模型算子搭建机器学习模型并训练存 储。 8.一种计算机设备， 其特 征在于， 包括： 至少一个处 理器； 至少一个存 储器， 用于存 储至少一个程序； 当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行， 使得所述至少一个处理器实现如权权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114386615 A 2利要求1‑6中任一项所述的基于可视化 拖拉的机器学习分析 方法。 9.一种计算机可读存储介质， 其中存储有处理器可执行的程序， 其特征在于： 所述处理 器可执行的程序在由处理器执行时用于实现如权利要求 1‑6中任一项 所述的基于可视化拖 拉的机器学习分析 方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114386615 A 3