[发明专利]检测不可推理的数据

权利要求书

1.一种计算机实现的方法，包括：

标识多个模型以测试数据集，其中所述多个模型中的每个模型产生对应于多个目标中的一个目标的多个预测中的一个预测；

响应于对照多个模型中的每个模型来测试所述数据集，检测所述多个预测之间的一个或多个冲突；以及

响应于检测到所述一个或多个冲突，报告所述测试的不可推理的结果。

2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述多个模型包括第一模型和第二模型，所述方法还包括：

由所述第一模型生成对应于所述多个目标中的第一目标的强第一预测；

从所述第二模型生成对应于所述多个目标中的第二目标的强第二预测；以及

响应于确定所述第一目标不同于所述第二目标，生成所述不可推理的结果。

3.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，其中所述强第一预测基于第一平均值加上对应于所述第一模型的第一概率曲线上的两个标准差置信度阈值，并且其中所述强第二预测基于第二平均值加上对应于所述第二模型的第二概率曲线上的两个标准差置信度阈值。

4.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：

基于训练数据集来构建所述多个模型；

针对所述多个模型中的每个模型计算多个模型评估度量中的一个模型评估度量，所述多个模型评估度量测量所述多个模型中的一个模型的性能；以及

基于所述多个模型的对应的模型评估度量，从所述多个模型中选择K个模型的子集，其中所述K个模型的子集包括重要特征集。

5.根据权利要求4所述的计算机实现的方法，还包括：

将对应于所述K个模型的子集的重要特征集进行排名；

基于所述排名来标识独特特征集；

针对所述独特特征集中的每个独特特征集：

选择所述独特特征集中的一个独特特征集；

移除所述训练数据的、对应于所选择的所述独特特征的部分；

在所述训练数据的子集上测试所述K个模型的子集中的每个模型，所述训练数据的子集排除所述训练数据的所移除的所述部分；以及

基于所述测试来选择所述K个模型的子集中的一个模型；以及

将所选择的所述K个模型的子集指定为S个模型集的一个模型；以及

在所述数据集的所述测试期间，利用所述S个模型集来检测所述一个或多个冲突。

6.根据权利要求5所述的计算机实现的方法，还包括：

确定针对所述S个模型集中的所述S个模型中的每个模型的置信度阈值；以及

利用所述置信度阈值来确定所述多个预测中的一个或多个预测是否是强预测。

7.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：

确定所述多个预测包括多个强第一预测，所述强第一预测各自对应于所述多个目标中的第一目标；

确定所述多个预测包括单个强第二预测，所述单个强第二预测对应于所述多个目标中的第二目标；以及

响应于确定所述第一目标不同于所述第二目标而报告所述不可推理的结果。

8.一种信息处理系统，包括：

一个或多个处理器；

存储器，所述存储器被耦合到所述处理器中的至少一个处理器；

计算机程序指令集，所述计算机程序指令集被存储在所述存储器中并且由所述处理器中的至少一个处理器执行以便执行根据权利要求1至7中任一项所述的方法的动作。

9.一种存储在计算机可读存储介质中的计算机程序产品，包括计算机程序代码，所述计算机程序代码在由信息处理系统执行时，使所述信息处理系统执行根据权利要求1至7中任一项所述的方法的动作。