技术特征：
技术总结
本发明实施例提出一种筛查模型的训练方法、装置及计算机可读存储介质。其中筛查模型的训练方法包括：利用源领域的分级训练数据作为训练样本对目标领域中的筛查模型进行训练；对所述筛查模型采用的最小二乘损失函数进行修改，以拉开所述分级训练数据中相邻级别的差距；使用修改后的最小二乘损失函数，对所述筛查模型进行AUC优化。本发明实施例利用源领域中的分级训练数据进行知识迁移，能够在目标领域中得到更好的预测性能。此外，本发明实施例通过对筛查模型进行AUC优化，能够更为准确和全面地衡量算法的性能，更好地应对样本不平衡的问题。
技术研发人员：杨叶辉;许言午;王磊;黄艳
受保护的技术使用者：北京百度网讯科技有限公司
技术研发日：2019.04.04
技术公布日：2019.07.05