[發明專利]生成裝置、生成方法和程序

在審

• 申請號: 201410583621.7
• 申請日: 2014-10-27
• 公開（公告）號: CN104598981A
• 公開（公告）日: 2015-05-06
• 發明（設計）人: 勝木孝行;森村哲郎;柳澤弘揮;坪井祐太
• 申請（專利權）人: 國際商業機器公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04
• 代理公司: 北京市金杜律師事務所 11256
• 代理人: 酆迅;辛鳴

1.一種基于訓練數據生成預測模型的生成裝置，包括：

模型生成單元，所述模型生成單元通過使用所述訓練數據的訓練來生成從多個輸入特征值預測輸出特征值的訓練的模型，所述訓練數據是以往輸出特征值和輸入特征值的集合；以及

模型修改單元，所述模型修改單元減少所述多個輸入特征值中的一些輸入特征值在生成的所述訓練的模型中的影響的程度并且生成在預測測試數據中實際使用的修改的模型。

2.根據權利要求1所述的生成裝置，

其中所述模型修改單元在生成的所述訓練的模型中刪除所述多個輸入特征值中的一些輸入特征值并且生成所述修改的模型。

3.根據權利要求1或者2所述的生成裝置，

其中所述模型修改單元包括：

測試單元，所述測試單元通過使用測試數據來測試所述訓練的模型，所述測試數據的至少部分與所述訓練數據不同；以及

選擇單元，所述選擇單元基于所述訓練的模型的測試結果選擇其影響的程度將被減少的輸入特征值。

4.根據權利要求3所述的生成裝置，

其中所述選擇單元選擇在所述測試數據中的輸入特征值作為其影響的程度將被減少的輸入特征值，選擇的所述輸入特征值是其在所述訓練的模型中的影響的程度的減少使預測結果與目標輸出特征值更接近的值。

5.根據權利要求4所述的生成裝置，

其中所述選擇單元使用所述訓練的模型作為初始預測模型以逐個選擇輸入特征值，選擇的所述輸入特征值是其影響的程度的減少使預測結果與所述目標輸出特征值更接近的值，以及

其中每當選擇輸入特征值時，所述測試單元通過減少選擇的所述輸入特征值在所述預測模型中的影響的程度來生成所述修改的模型。

6.根據權利要求3或者4所述的生成裝置，

其中所述選擇單元在所述多個輸入特征值之中選擇具有高優先級的輸入特征值作為其影響的程度在所述預測模型中將被減少的輸入特征值，選擇的所述輸入特征值是其在所述訓練的模型中的影響的程度的減少使預測結果與目標輸出特征值更接近的值。

7.根據權利要求3至6中的任一權利要求所述的生成裝置，

其中所述模型生成單元生成所述訓練的模型，所述訓練的模型用待用待訓練的多個權值中的對應權值對所述多個輸入特征值中的每個輸入特征值或者通過將所述多個輸入特征值中的每個輸入特征值應用于預定第一函數而獲得的值進行加權，并且進一步通過使用預定第二函數轉換加權的所述值來計算用于輸出特征值的預測值，以及

其中所述測試單元在所述訓練的模型中減少用于選擇的所述輸入特征值的權值的量值。

8.根據權利要求3至6中的任一權利要求所述的生成裝置，

其中所述模型生成單元生成所述訓練的模型，所述訓練的模型根據所述多個輸入特征值是否滿足待訓練的條件來計算不同預測值，

其中，在是否滿足通過訓練而獲得的條件依賴于在所述訓練的模型中的選擇的輸入特征值的情況中，在所述訓練數據和所述測試數據中的至少任一數據中、滿足所述條件的頻率高于不滿足所述條件的頻率時，所述測試單元假設在無論選擇的輸入特征值如何都滿足所述條件，并且在不滿足所述條件的頻率高于滿足所述條件的頻率時，所述測試單元以無論選擇的所述輸入特征值如何都不滿足所述條件這樣的方式修改所述訓練的模型并且生成修改的模型。

9.根據權利要求1至8中的任一權利要求所述的生成裝置，還包括：

預測單元，所述預測單元向所述修改的模型輸入在所述多個輸入特征值之中的尚未被刪除的輸入特征值并且計算預測值。

10.一種用于基于訓練數據生成預測模型的生成方法，所述方法包括：

通過使用所述訓練數據的訓練來生成從多個輸入特征值預測輸出特征值的訓練的模型，所述訓練數據是以往輸出特征值和輸入特征值的集合；以及

減少所述輸入特征值中的一些輸入特征值在生成的所述訓練的模型中的影響的程度并且生成在預測測試數據中實際使用的修改的模型。