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用于确定机器学习样本的特征重要性的方法及系统

摘要

提供了一种用于确定机器学习样本的特征重要性的方法及系统。所述方法包括:(A)确定机器学习样本的基本特征子集;(B)确定机器学习样本的重要性待确定的多个目标特征子集;(C)针对所述多个目标特征子集之中的每一个目标特征子集,获取相应的复合机器学习模型,其中,所述复合机器学习模型包括根据提升框架训练而成的基本子模型和附加子模型,其中,基本子模型基于基本特征子集训练而成,附加子模型基于所述每一个目标特征子集训练而成;以及(D)根据复合机器学习模型的效果来确定所述多个目标特征子集的重要性。根据所述方法和系统,能够以较低的运算代价有效地得出各个目标特征子集的重要性。

著录项

  • 公开/公告号CN107316082A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-11-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 第四范式(北京)技术有限公司;

    申请/专利号CN201710469134.1

  • 申请日2017-06-15

  • 分类号

  • 代理机构北京铭硕知识产权代理有限公司;

  • 代理人张云珠

  • 地址 100085 北京市海淀区上地东路35号颐泉汇大厦写字楼A座610室

  • 入库时间 2023-06-19 03:38:37

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-11-28

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N99/00 申请日:20170615

    实质审查的生效

  • 2017-11-03

    公开

    公开

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