[发明专利]深度森林模型开发和训练在审
| 申请号： | 202080018916.3 | 申请日： | 2020-03-06 |
| 公开（公告）号： | CN113557534A | 公开（公告）日： | 2021-10-26 |
| 发明（设计）人： | 许静;王锐;马小明;杨继辉;张雪英;J·J·许;韩四儿 | 申请（专利权）人： | 国际商业机器公司 |
| 主分类号： | G06N7/02 | 分类号： | G06N7/02 |
| 代理公司： | 北京市中咨律师事务所 11247 | 代理人： | 于静;刘薇 |
| 地址： | 美国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 用于分析数据的深度森林模型的自动开发和训练包括，使用数据生长决策树的随机森林，确定森林的袋外(OOB)预测，将所述OOB预测附加到数据集，以及使用包括所附加的OOB预测的数据集来生长另外的森林，并且合并该另外的森林的输出，然后利用该模型对训练数据集之外的数据进行分类。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 森林 模型 开发 训练 | ||
【主权项】：
暂无信息
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