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Predictive learning by ensemble learning of heterogeneous machine learning

机译:通过非均匀机器学习的集合学习预测学习

摘要

Problem to be solved: to provide a bank prediction system for estimating the probability of a rare event such as a default rate of a bank loan with a small data set.The predictor isA model learning section 102 for learning a new bank prediction model from training data of a new bankBased on the first bank model of the first existing bankA first predictor 402A outputting a first prediction resultBased on the second bank model of the second bankA second predictor 402b outputting a second prediction resultBased on new bank validation data and a new bank prediction modelA third predictor 402c outputting a third prediction resultA gate ensemble learning unit 531 that learns the gate ensemble weights such that the ensemble results of the first to third prediction results approach the desired variable of validation dataA storage device for storing learned gate ensemble weight values.Diagram
机译:要解决的问题:提供一个银行预测系统,用于估计罕见事件的概率,例如使用小数据集的银行贷款的默认速率。预测测量ISA模型学习部分102用于学习新的银行预测模型训练 在第一个现有的Banka第一预测器402a的第一银行模型上的数据输出在第二纸板第二预测器402b的第二银行模型上输出第一预测结果,在新的银行验证数据和新的银行预测上输出第二预测结果。 Modela第三预测器402c输出第三预测结果门集合学习单元531,其学习门合具权重,使得第一至第三预测结果的集合结果接近用于存储学习的门合奏重量值的所需变量.diagram

著录项

  • 公开/公告号JP2021174330A

    专利类型

  • 公开/公告日2021-11-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 株式会社日立製作所;

    申请/专利号JP20200078810

  • 发明设计人 遠藤 隆;濱本 敬大;

    申请日2020-04-28

  • 分类号G06N20/20;G06Q40/02;

  • 国家 JP

  • 入库时间 2022-08-24 22:00:49

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