申请/专利权人：国际商业机器公司

申请日：2022-08-23

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN117716373A

主分类号：G06N20/00

分类号：G06N20/00

优先权：["20210826 US 17/412,474"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.02#实质审查的生效;2024.03.15#公开

摘要：本公开涉及一种用于生成机器学习ML模型的方法。所述方法包括：接收对用于基于当前训练数据集来预测所述第一标签属性的值的所述度量的期望值的选择。先前获得的训练设置集合可被用于确定对应于度量的期望值的训练设置集合。ML引擎可被控制以根据所确定的训练设置集合使用当前训练数据集来生成机器学习模型。所生成的机器学习模型可被部署用于执行第一标签属性的值的预测。

主权项：1.一种用于训练机器学习模型的计算机实现的方法，包括：接收训练设置集合和包括第一特征属性和第一标签属性的训练数据集；基于所述训练数据集和所述训练设置集合来生成至少一个机器学习模型，其中所述机器学习模型被配置以从所述第一特征属性预测所述第一标签属性；提供用于所述生成的机器学习模型的所述度量的期望值；获得一个或多个先前操作的训练设置的集合和所述度量的关联值；接收用于基于当前训练数据集来预测所述第一标签属性的值的所述度量的值；基于所述获得的训练设置集合，确定对应于所述度量的所述期望值的训练设置集合；基于所述确定的训练设置的集合生成机器学习模型；以及部署所述生成的机器学习模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国际商业机器公司 基于期望的度量值提供机器学习模型

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