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A METHOD OF LEARNING ROBUST REGRESSION MODELS FROM LIMITED TRAINING DATA

机译:一种从有限训练数据中学习鲁棒回归模型的方法

摘要

According to some embodiments, system and methods are provided, comprising building a first model structure for a reference domain; generating a first learned model for the first model structure using one or more data points associated with the reference domain; executing the first learned model with one or more data points in a target domain to predict a dependent variable associated with the target domain; calculating a residual variable for the predicted dependent variable associated with the target domain; building a second model structure for the target domain using the residual variable as a dependent variable; generating a second learned model for the second model structure using one or more data points associated with the target domain; and constructing a target model for the target domain, wherein the target model is the sum of the first and the second learned models. Numerous other aspects are provided.
机译:根据一些实施例,提供了系统和方法,包括:建立参考域的第一模型结构;以及使用与参考域相关联的一个或多个数据点为第一模型结构生成第一学习模型;用目标域中的一个或多个数据点执行第一学习模型,以预测与目标域关联的因变量;计算与目标域相关联的预测因变量的残差;使用剩余变量作为因变量为目标域建立第二模型结构;使用与目标域相关联的一个或多个数据点为第二模型结构生成第二学习模型;构造用于目标域的目标模型,其中,目标模型是第一学习模型和第二学习模型的总和。提供了许多其他方面。

著录项

  • 公开/公告号WO2019055329A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-03-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GENERAL ELECTRIC COMPANY;

    申请/专利号WO2018US50153

  • 发明设计人 WANG TIANYI;HUANG FEI;

    申请日2018-09-10

  • 分类号G06N99;

  • 国家 WO

  • 入库时间 2022-08-21 11:55:51

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