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PREDICTION CHARACTERIZATION FOR BLACK BOX MACHINE LEARNING MODELS

机译:黑匣子机器学习模型的预测特征

摘要

A non-transitory computer-readable medium including instructions, which when executed by one or more processors of a computing system, causes the computing system to: access a machine learning model m, an input data point P to m, P including one or more features, and a prediction m(P) of m for P; create a set of perturbed input data points Pk from P by selecting a new value for at least one feature of P for each perturbed input data point; obtain a prediction m(Pk) for each of the perturbed input data points; analyze the predictions m(Pk) for the perturbed input data points to determine which features are most influential to the prediction; and output the analysis results to a user.
机译:一种包括指令的非暂时性计算机可读介质,该指令在由计算系统的一个或多个处理器执行时使计算系统执行以下操作:访问机器学习模型m,输入数据点P至m,包括一个或多个的P特征,以​​及对P的m的预测m(P);通过为每个扰动的输入数据点选择P的至少一个特征的新值,从P创建一组扰动的输入数据点Pk;获得每个扰动的输入数据点的预测m(Pk);分析扰动的输入数据点的预测m(Pk),以确定哪些特征对预测影响最大;并将分析结果输出给用户。

著录项

  • 公开/公告号US2019122135A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-04-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 BIGML INC.;

    申请/专利号US201816124047

  • 发明设计人 CHARLES PARKER;

    申请日2018-09-06

  • 分类号G06N20;G06N5/04;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:07:25

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