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METHOD AND SYSTEM FOR MODEL AUTO-SELECTION USING AN ENSEMBLE OF MACHINE LEARNING MODELS

机译:基于机器学习模型的模型自动选择方法和系统

摘要

A system and method for model auto-selection for a prediction using an ensemble of machine learning models. The method includes: receiving historical data, the historical data including previous outcomes of a plurality of events associated with a plurality of data categories; training candidate machine learning models with the historical data, each candidate machine learning model trained using a respective one of the data categories; and determining an ensemble of machine learning models by determining a median prediction for combinations of candidate machine learning models and determining the combination that has the median prediction that is closest to at least one of the previous outcomes.
机译:一种用于使用机器学习模型的集成来为预测自动选择模型的系统和方法。该方法包括:接收历史数据,该历史数据包括与多个数据类别相关联的多个事件的先前结果;以及使用历史数据来训练候选机器学习模型,每个候选机器学习模型使用相应的数据类别中的一个进行训练;通过确定候选机器学习模型的组合的中值预测并确定具有最接近至少一个先前结果的中值预测的组合,来确定机器学习模型的集合。

著录项

  • 公开/公告号CA3097449A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-10-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 RUBIKLOUD TECHNOLOGIES INC.;

    申请/专利号CA20193097449

  • 发明设计人 PADMANABHAN KANCHANA;KENG BRIAN;

    申请日2019-04-17

  • 分类号G06N20;

  • 国家 CA

  • 入库时间 2022-08-21 11:58:16

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