摘要
本发明涉及代码生成的机器学习模型生成方法及系统,包括以下步骤:接收机器学习模型生成任务,构建选择模型类型下的达成任务目标的基础代码框架;依据基础代码框架中每一个部分需要实现的目的在相应代码子集中进行一次匹配,将符合要求的匹配结果作为预选项;分析业务应用和/或系统环境对基础代码框架中每一个部分的设定一个或多个特性标签;将特性标签作为匹配项在对应的预选项中进行二次匹配,筛除匹配度低于第一设定值的代码;对剩余代码进行排列组合,生成多个机器学习模型代码;应用本申请的方式方法,能够大幅度的提升代码自动生成的效率以及精度,自动筛选得到的代码后期调整的工作量也较小。