发明名称 | 训练和使用具有关联规则模型的分类模型的方法 | ||
摘要 | 本发明涉及一种训练和使用用于检测输入数据(具体地说,来自制造过程的输入数据)中的模式的分类模型的方法。所述模型的训练包含以下步骤:取回包含与多个实体关联的多个项目的先前记录的输入数据集合;以及向每个实体添加已知分类。此外,训练所述模型包含以下步骤:通过将每个实体的分类与该实体的相应项目关联而从所述先前记录的输入数据集合和所述已知分类来确定规则。所述模型的训练还包含以下步骤:确定可应用规则的集合;合计针对该实体所确定的规则的提升值;以及基于每个实体的所合计的相关值来预测分类。将所得到的合计提升值连同相应实体和分类一起用作标准分类算法的输入,该算法的结果为分类模型。 | ||
申请公布号 | CN102667775A | 申请公布日期 | 2012.09.12 |
申请号 | CN201080058074.0 | 申请日期 | 2010.12.07 |
申请人 | 国际商业机器公司 | 发明人 | T·博林格 |
分类号 | G06F17/30(2006.01)I | 主分类号 | G06F17/30(2006.01)I |
代理机构 | 北京市中咨律师事务所 11247 | 代理人 | 于静;张亚非 |
主权项 | 一种训练用于检测输入数据中的模式的分类模型的计算机化方法,其中所述模型的训练包括以下步骤:取回(100)包含与多个实体关联的多个项目的先前记录的输入数据集合;向每个实体添加(102)已知分类;从所述先前记录的输入数据集合和所述已知分类来确定(103,104)规则,所述规则将每个实体的分类与该实体的相应项目关联,其中每个规则包含属性集合;针对每个实体而确定(105)可应用哪些规则;针对每个实体而合计(106)针对该实体确定的所述规则的提升值;以及将所得到的合计提升值连同关于相应实体和分类的信息一起用作(107)标准分类算法的输入,该算法的结果是分类模型。 | ||
地址 | 美国纽约 |