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确定机器学习样本的特征重要性的方法及系统

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提供了一种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)获取历史数据记录，其中，所述历史数据记录包括关于机器学习问题的标记和至少一个属性信息；(B)利用获取的历史数据记录，训练至少一个特征池模型，其中，特征池模型是指基于所述各个特征之中的至少一部分特征来提供关于机器学习问题的预测结果的机器学习模型；(C)获取所述至少一个特征池模型的效果，并根据获取的所述至少一个特征池模型的效果来确定所述各个特征的重要性，其中，在步骤(B)中，通过对所述至少一部分特征之中的至少一个连续特征执行离散化运算来训练特征池模型。通过所述方法和系统，可有效确定机器学习样本中各个特征的重要性。

著录项

公开/公告号CN113435602A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-09-24

原文格式PDF
申请/专利权人第四范式(北京)技术有限公司;
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申请/专利号CN202110542599.1
发明设计人罗远飞;涂威威;
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申请日2016-11-01
分类号G06N20/00(20190101);G06K9/62(20060101);
代理机构11442 北京博雅睿泉专利代理事务所(特殊普通合伙);
代理人马铁良
地址 100085 北京市海淀区清河中街66号院1号楼九层LO901-1号
入库时间 2023-06-19 12:42:10

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