[发明专利]用于模型生成的动态特征选择有效
| 申请号： | 201880015774.8 | 申请日： | 2018-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN110392899B | 公开（公告）日： | 2023-09-15 |
| 发明（设计）人： | M·雷;C·波佩斯库 | 申请（专利权）人： | 甲骨文国际公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02 |
| 代理公司： | 中国贸促会专利商标事务所有限公司 11038 | 代理人： | 刘玉洁 |
| 地址： | 美国加*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 实施例生成包括优化的特征集的产品需求模型。实施例接收产品的销售历史并接收产品的相关特征集，并将相关特征的子集指定为强制特征。根据销售历史，实施例形成训练数据集和验证数据集，并从该相关特征集中随机选择一个或多个可选特征。实施例包括所选择的可选特征以及强制特征以创建特征测试集。实施例使用训练数据集和特征测试集来训练算法以生成经训练的算法并使用经训练的算法和验证数据集来计算提前停止度量。当提前停止度量低于预定义阈值时，特征测试集是优化的特征集。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 模型 生成 动态 特征 选择 | ||
【主权项】：
1.一种生成包括优化的特征集的产品需求模型的方法，该方法包括：接收产品的销售历史；接收产品的相关特征集，并将相关特征的子集指定为强制特征；根据销售历史形成训练数据集和验证数据集；从所述相关特征集中随机选择一个或多个可选特征，并包括所选择的可选特征以及强制特征以创建特征测试集；使用训练数据集和特征测试集来训练算法以生成经训练的算法；使用经训练的算法和验证数据集来计算提前停止度量；当所述提前停止度量低于预定义阈值时，特征测试集是优化的特征集；当所述提前停止度量不低于预定义阈值时，重复所述随机选择、所述训练和所述计算。
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