[发明专利]用于确定机器学习样本的特征重要性的方法及系统在审
| 申请号： | 202110831735.9 | 申请日： | 2017-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN113822440A | 公开（公告）日： | 2021-12-21 |
| 发明（设计）人： | 戴文渊;陈雨强;杨强;罗远飞;涂威威 | 申请（专利权）人： | 第四范式（北京）技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京铭硕知识产权代理有限公司 11286 | 代理人： | 苏银虹;曾世骁 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区清*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种用于确定机器学习样本的特征重要性的方法及系统。所述方法包括：(A)确定机器学习样本的基本特征子集；(B)确定机器学习样本的重要性待确定的多个目标特征子集；(C)针对所述多个目标特征子集之中的每一个目标特征子集，获取相应的复合机器学习模型，其中，所述复合机器学习模型包括根据提升框架训练而成的基本子模型和附加子模型，其中，基本子模型基于基本特征子集训练而成，附加子模型基于所述每一个目标特征子集训练而成；以及(D)根据复合机器学习模型的效果来确定所述多个目标特征子集的重要性。根据所述方法和系统，能够以较低的运算代价有效地得出各个目标特征子集的重要性。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 确定 机器 学习 样本 特征 重要性 方法 系统 | ||
【主权项】：
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