[发明专利]结合规则来进行机器学习的方法及系统有效
| 申请号： | 201610728180.4 | 申请日： | 2016-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN106407999A | 公开（公告）日： | 2017-02-15 |
| 发明（设计）人： | 罗远飞;陈雨强 | 申请（专利权）人： | 北京物思创想科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京展翼知识产权代理事务所(特殊普通合伙)11452 | 代理人： | 屠长存 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 提供了一种结合规则来进行机器学习的方法及系统，所述方法包括(A)获取数据记录，其中，所述数据记录包括多个属性信息；(B)将关于预测目标的至少一条规则应用于所述多个属性信息，以产生数据记录的规则相关特征；(C)至少基于所述规则相关特征来形成预测样本；以及(D)利用机器学习预测模型，基于预测样本来产生关于预测目标的机器学习预测结果，其中，所述机器学习预测模型被训练为针对预测样本来提供相应的机器学习预测结果。通过所述方法和系统，能够将规则形成为参与机器学习的规则相关特征，从而有效地将规则融入到机器学习的过程中，由此改进预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 结合 规则 进行 机器 学习 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种结合规则来进行机器学习的方法，包括：(A)获取数据记录，其中，所述数据记录包括多个属性信息；(B)将关于预测目标的至少一条规则应用于所述多个属性信息，以产生数据记录的规则相关特征；(C)至少基于所述规则相关特征来形成预测样本；以及(D)利用机器学习预测模型，基于预测样本来产生关于预测目标的机器学习预测结果，其中，所述机器学习预测模型被训练为针对预测样本来提供相应的机器学习预测结果。
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