[发明专利]规则提取方法、计算机可读存储介质及计算机设备在审
| 申请号： | 201910056918.0 | 申请日： | 2019-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN109801078A | 公开（公告）日： | 2019-05-24 |
| 发明（设计）人： | 柴磊;许靖;李红一;尹帅 | 申请（专利权）人： | 深圳魔数智擎科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q20/40 | 分类号： | G06Q20/40;G06Q40/04;G06N20/00;G06F16/90 |
| 代理公司： | 深圳市铭粤知识产权代理有限公司 44304 | 代理人： | 孙伟峰;武岑飞 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区前海深港合作区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于机器学习的规则提取方法，所述规则提取方法包括：获取输入到已训练好的机器学习树模型中的各个样本在所述机器学习树模型中的路径，所述路径由其对应的样本经历的节点构成；根据所述路径获取所述路径对应的各个节点的规则评价值；将所有路径对应的所有节点中的稀疏节点过滤去除，以将剩余的节点确定为目标节点；根据目标节点和所述规则评价值提取出所需的规则。本发明的规则提取方法使得规则定制不再只是依赖于人的经验及教训，机器学习方法可最大借助计算机的算力，深度挖掘高维海量数据间的关系定制规则，确保规则的可解释性及稳定性。同时，本发明的规则提取方法可实现快速迭代，大大减少规则定制时间，最大程度减少损失。 | ||
| 搜索关键词： | 规则提取 机器学习 规则定制 目标节点 树模型 样本 计算机可读存储介质 计算机设备 关系定制 海量数据 基于机器 节点过滤 节点确定 路径获取 解释性 迭代 高维 稀疏 去除 挖掘 计算机 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的规则提取方法，其特征在于，所述基于机器学习的规则提取方法包括：获取输入到已训练好的机器学习树模型中的各个样本在所述机器学习树模型中的路径，所述路径由其对应的样本经历的节点构成；根据所述路径获取所述路径对应的各个节点的规则评价值；将所有路径对应的所有节点中的稀疏节点过滤去除，以将剩余的节点确定为目标节点；根据目标节点和所述规则评价值提取出所需的规则。
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