【手続補正書】
【提出日】令和2年10月21日(2020.10.21)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測モデル化方法であって、前記予測モデル化方法は、
予測モデル化プロシージャを実施することを含み、前記予測モデル化プロシージャを実施することは、
（ａ）１つまたは複数のデータセットを含む時系列データを取得することであって、各データセットは、複数の観察を含み、各観察は、（１）前記観察と関連付けられる時間のインジケーションと、（２）１つまたは複数の変数の個別の値とを含む、ことと、
（ｂ）前記時系列データの時間間隔を判定することと、
（ｃ）前記変数のうちの１つまたは複数のものを標的として識別し、ゼロまたはそれよりも多い他の変数を特徴として識別することと、
（ｄ）前記時系列データによって表される予測問題と関連付けられる予想範囲およびスキップ範囲を判定することであって、前記予想範囲は、前記標的の値が予測される周期の持続時間を示し、前記スキップ範囲は、前記予想範囲内の最古の予測と関連付けられる時間と、前記予想範囲内の予測が基づく最新の観察と関連付けられる時間との間の時間的遅延を示す、ことと、
（ｅ）前記時系列データから訓練データを生成することであって、前記訓練データは、前記データセットのうちの少なくとも１つの前記観察の第１のサブセットを含み、前記観察の前記第１のサブセットは、前記観察の訓練入力集合および訓練出力集合を含み、前記訓練入力集合および訓練出力集合内の前記観察と関連付けられる時間は、それぞれ、訓練入力時間範囲および訓練出力時間範囲に対応し、前記スキップ範囲は、前記訓練出力時間範囲の開始から前記訓練入力時間範囲の終了を分離し、前記訓練出力時間範囲の持続時間は、少なくとも前記予想範囲と同程度に長い、ことと、
（ｆ）前記時系列データから試験データを生成することであって、前記試験データは、前記データセットのうちの少なくとも１つの前記観察の第２のサブセットを含み、前記観察の前記第２のサブセットは、前記観察の試験入力集合および試験検証集合を含み、前記試験入力集合および試験検証集合内の前記観察と関連付けられる時間は、それぞれ、試験入力時間範囲および試験検証時間範囲に対応し、前記スキップ範囲は、前記試験検証時間範囲の開始から前記試験入力時間範囲の終了を分離し、前記試験検証時間範囲の持続時間は、少なくとも前記予想範囲と同程度に長い、ことと、
（ｇ）予測モデルを前記訓練データに適合させることと、
（ｈ）前記試験データ上で前記適合モデルを試験することと
を含む、予測モデル化方法。
【請求項２】
前記時系列データの時間間隔は、少なくとも部分的に、前記データセットのうちの少なくとも１つに含まれる前記観察の少なくともサブセットと関連付けられる時間に基づいて判定される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記時系列データの時間間隔を判定することは、
前記データセット毎に、前記データセットの個別の時間間隔を判定することと、
前記データセットの時間間隔が一様であることを判定することと、
前記時系列データの時間間隔を前記データセットの時間間隔に設定することと
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記データセットの時間間隔を判定することは、
前記データセットに含まれる一対または複数対の連続観察に関して、前記連続観察の間の個別の時間周期を判定することと、
前記連続対の観察の間の時間周期が一様であることを判定することと、
前記データセットの時間間隔を前記連続対の観察の間の時間周期に設定することと
を含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記時系列データの時間間隔を判定することは、
前記データセット毎に、前記データセットの個別の時間間隔を判定することと、
前記データセットのうちの少なくとも２つの前記時間間隔が異なることを判定することと
を含み、
前記時系列データの時間間隔は、少なくとも部分的に、（１）前記データセットのそれぞれに含まれる前記観察の個別の割合、および／または（２）前記データセットのそれぞれの個別の時間間隔に基づいて、判定される、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記データセットの個別の時間間隔を判定することは、
前記データセットに含まれる各対の連続観察の間の個別の時間周期を判定すること
を含み、
複数対の連続観察の間の前記時間周期が複数の非一様な持続時間を呈する場合、前記データセットの時間間隔は、少なくとも部分的に、（１）前記非一様な持続時間のそれぞれを呈する前記複数対の連続観察の個別の割合、および／または（２）前記時間周期の持続時間に基づいて、判定され、
前記複数対の連続観察の間の前記時間周期が一様な持続時間である場合、前記データセットの時間間隔は、前記時間周期のそれぞれの持続時間である、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記時系列データの時間間隔は、前記データセットのそれぞれの個別の時間間隔の整数の倍数である最短の時間間隔である、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
データセット毎に、前記データセットの時間間隔が前記時系列データの時間間隔よりも短い場合、前記データセットの前記観察をダウンサンプリングし、それによって、前記データセットの時間間隔を前記時系列データの時間間隔に変換することをさらに含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記データセットの前記観察をダウンサンプリングすることは、前記データセットに対応する時間周期内の前記時系列データの時間間隔のインスタンス毎に、
前記時系列データの時間間隔の個別のインスタンスに対応する時間と関連付けられる前記データセット内の全ての観察を識別することと、
前記識別された観察を集約し、集約観察を生成することと、
前記データセット内の前記識別された観察を前記集約観察と置換することと
を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記時系列データの時間間隔のインスタンスに対応する前記識別された観察の数は、前記時系列データの時間間隔と前記データセットの時間間隔との間の比率に等しい、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記識別された観察を集約することは、（１）前記識別された観察のうちの最古のものに含まれる対応する変数値、（２）前記識別された観察のうちの最新のものに含まれる対応する変数値、（３）前記識別された観察に含まれる対応する変数値の最大値、（４）前記識別された観察に含まれる対応する変数値の最小値、（５）前記識別された観察に含まれる対応する変数値の平均、または（６）前記識別された観察に含まれる対応する変数値の関数の値に、前記集約観察の中の各変数の値を設定することを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記時系列データの時間間隔は、前記データセットの時間間隔から成る群から選択される、請求項５に記載の方法。
【請求項１３】
前記データセットは、第１の時間間隔を呈する第１のデータセットと、前記第１の時間間隔を上回る第２の時間間隔を呈する第２のデータセットとを含み、前記第２の時間間隔は、前記時系列データの時間間隔として選択され、前記方法はさらに、
前記第１のデータセットの前記観察をダウンサンプリングし、それによって、前記第１のデータセットの時間間隔を前記時系列データの時間間隔に変換すること
を含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記時系列データの時間間隔は、前記データセットの時間間隔のそれぞれと異なる、請求項５に記載の方法。
【請求項１５】
少なくとも前記時系列データの前記観察の群は、第１の変数の個別の値を含み、前記方法はさらに、前記予測モデルを前記訓練データに適合させ、前記試験データ上で前記適合モデルを試験することに先立って、
前記第１の変数の値が時間値を備えることを判定することと、
前記群の中の観察毎に、第２の変数の個別の値を生成することであって、前記第２の変数の値は、前記第１の変数の時間値と参照時間値との間のオフセットを備える、ことと、
前記第２の変数の値を前記群の中の個別の観察に追加することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記群の中の前記観察から前記第１の変数の値を除去することをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記参照時間は、イベントの日付を備える、請求項１５に記載の方法。
【請求項１８】
前記イベントは、出生、結婚、学校からの卒業、雇用主に対する雇用の開始、または特定の地位での仕事の開始を備える、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記変数は、第１の変数と、第２の変数とを含み、前記方法はさらに、
前記第１および第２の変数の値の変化が、前記第１の変数の値の変化と前記第２の変数の値の相関変化との間の時間的遅延を伴って、相関することを判定することと、
グラフィカルユーザインターフェースを介して、前記第１の変数の値の変化と前記第２の変数の値の相関変化との間の前記時間的遅延の持続時間を示すグラフィカルコンテンツを表示することと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記予想範囲は、少なくとも部分的に、（１）前記時系列データの時間間隔、（２）前記時系列データ内に含まれる観察の数、（３）前記時系列データに対応する時間周期、および／または（４）マイクロ秒、ミリ秒、秒、分、時間、日、週、月、四半期、季節、年、１０年、世紀、および１，０００年から成る群から選択される、自然時間周期に基づいて、判定される、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
前記予想範囲は、前記時系列データの時間間隔の整数の倍数である、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記予想範囲内の連続予測と関連付けられる時間の間の時間周期は、前記時系列データの時間間隔に等しい、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記スキップ範囲は、少なくとも部分的に、前記時系列データの収集における待ち時間、前記時系列データの通信における待ち時間、前記時系列データを分析する際の待ち時間、前記時系列データの分析の通信における待ち時間、および／または前記時系列データの分析に基づいてアクションを実装することの待ち時間に基づいて判定される、請求項１に記載の方法。
【請求項２４】
少なくとも部分的に、前記時系列データに含まれる観察の総数、経時的な前記変数のうちの少なくとも１つの値の変動の量、前記変数のうちの少なくとも１つの値の季節変動の量、複数の時間周期にわたる前記変数のうちの少なくとも１つの値の変動の一貫性、および／または前記予想範囲の持続時間に基づいて、前記訓練入力時間範囲の持続時間を判定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２５】
前記予測モデルを前記訓練データに適合させることは、前記予測モデルを、前記訓練入力時間範囲の一部に対応する前記訓練データのサブセットに適合させることを含み、前記訓練入力時間範囲の前記一部は、前記訓練入力時間範囲の開始時間に続く時間に開始し、前記訓練入力時間範囲の終了時間に終了する、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記訓練入力時間範囲の前記一部の持続時間は、前記予想範囲の持続時間の整数の倍数である、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記予測モデルを前記訓練データに適合させることに先立って、前記訓練データをダウンサンプリングすることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２８】
前記訓練データをダウンサンプリングすることは、前記訓練データから、前記データセットのうちの少なくとも１つから取得される全ての観察を除去することを含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
前記訓練データをダウンサンプリングすることは、
前記訓練データのダウンサンプリングされた時間間隔を前記時系列データの時間間隔の整数の倍数に設定することと、
前記訓練データの前記ダウンサンプリングされた時間間隔のインスタンス毎に、
前記訓練データの前記ダウンサンプリングされた時間間隔の個別のインスタンスに対応する時間と関連付けられる、前記訓練データ内の全ての観察を識別することと、
前記識別された観察を集約し、集約観察を生成することと、
前記訓練データ内の前記識別された観察を前記集約観察と置換することと
を含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項３０】
前記試験データ上で前記適合モデルを試験することに先立って、前記試験データをダウンサンプリングすることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３１】
前記予測モデルの交差検証を実施することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３２】
前記訓練データは、第１の訓練データであり、前記試験データは、第１の試験データであり、前記適合モデルは、第１の適合モデルであり、前記予測モデルの交差検証を実施することは、
（ｉ）前記時系列データから第２の訓練データおよび第２の試験データを生成することであって、前記第２の訓練データは、前記データセットのうちの少なくとも１つの前記観察の第３のサブセットを含み、前記第２の試験データは、前記データセットのうちの少なくとも１つの前記観察の第４のサブセットを含む、ことと、
（ｊ）前記予測モデルを前記第２の訓練データに適合させ、第２の適合モデルを取得することと、
（ｋ）前記第２の試験データ上で前記第２の適合モデルを試験することと
を含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記観察の第１のサブセットは、訓練時間の第１の範囲を網羅するスライド訓練ウィンドウに対応し、前記第１のサブセットに含まれる各観察は、前記訓練時間の第１の範囲内の時間と関連付けられ、前記観察の第３のサブセットは、訓練時間の第２の範囲を網羅する前記スライド訓練ウィンドウに対応し、前記第３のサブセットに含まれる各観察は、前記訓練時間の第２の範囲内の時間と関連付けられ、前記訓練時間の第１の範囲内の最早時間は、前記訓練時間の第２の範囲内の最早時間よりも早い、請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
前記観察の第２のサブセットは、試験時間の第１の範囲を網羅するスライド試験ウィンドウに対応し、前記第２のサブセットに含まれる各観察は、前記試験時間の第１の範囲内の時間と関連付けられ、前記観察の第４のサブセットは、試験時間の第２の範囲を網羅する前記スライド試験ウィンドウに対応し、前記第４のサブセットに含まれる各観察は、前記試験時間の第２の範囲内の時間と関連付けられ、前記試験時間の第１の範囲内の最早時間は、前記試験時間の第２の範囲内の最早時間よりも早い、請求項３３に記載の方法。
【請求項３５】
前記第１の試験時間範囲は、前記第２の訓練時間範囲に部分的に重複する、請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
前記第２の試験時間範囲は、前記第１の訓練時間範囲のいかなる部分にも重複せず、前記第２の訓練時間範囲のいかなる部分にも重複しない、請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
少なくとも第１のパーティションと第２のパーティションとを含む複数のパーティションに前記時系列データを分割することをさらに含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項３８】
複数のパーティションに前記時系列データを分割することは、前記データセットのそれぞれを対応するパーティションに割り当てることを含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
複数のパーティションに前記時系列データを分割することは、前記時系列データを時間的に分割することを含む、請求項３７に記載の方法。
【請求項４０】
前記パーティションはそれぞれ、前記時系列データと関連付けられる時間周期の個別の部分に対応し、前記時系列データに含まれる各観察は、前記観察と関連付けられる時間に合致する前記時間周期の一部に対応する前記パーティションに割り当てられる、請求項３９に記載の方法。
【請求項４１】
前記第１の訓練データは、前記時系列データの前記第１のパーティションに含まれる前記観察のサブセットを備え、
前記第１の試験データは、前記第１のパーティションを除く前記時系列データの全てのパーティションに含まれる前記観察の個別のサブセットを備え、
前記第２の訓練データは、前記時系列データの前記第２のパーティションに含まれる前記観察のサブセットを備え、
前記第２の試験データは、前記第２のパーティションを除く前記時系列データの全てのパーティションに含まれる前記観察の個別のサブセットを備える、
請求項３７に記載の方法。
【請求項４２】
前記時系列データの第１のパーティションは、前記第１および第２の訓練データと、前記第１および第２の試験データとを含み、前記時系列データの第２のパーティションは、ホールドアウトデータを含み、前記方法はさらに、
前記ホールドアウトデータ上で前記第１および第２の適合モデルを試験すること
を含む、請求項３２に記載の方法。
【請求項４３】
いかなる予測モデルも前記ホールドアウトデータに適合されない、請求項４２に記載の方法。
【請求項４４】
前記予測モデルのネスト化交差検証を実施することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４５】
前記予測モデルのネスト化交差検証を実施することは、
少なくとも前記時系列データの第１のパーティションと前記時系列データの第２のパーティションとを含む第１の複数のパーティションに前記時系列データを分割することと、
少なくとも前記時系列データの前記第１のパーティションの第１のパーティションと前記時系列データの前記第１のパーティションの第２のパーティションとを含む前記時系列データの前記第１のパーティションの複数のパーティションに前記時系列データの前記第１のパーティションを分割することと
を含み、
前記訓練データは、前記時系列データの前記第１のパーティションの前記第１のパーティションを備え、前記試験データは、少なくとも、前記時系列データの前記第１のパーティションの前記第１のパーティション以外の前記時系列データの前記第１のパーティションの複数のパーティションを備える、
請求項４４に記載の方法。
【請求項４６】
前記訓練データは、第１の訓練データであり、前記試験データは、第１の試験データであり、前記適合モデルは、第１の適合モデルであり、前記予測モデルのネスト化交差検証を実施することはさらに、
（ｉ）前記時系列データの前記第１のパーティションから、第２の訓練データおよび第２の試験データを生成することであって、前記第２の訓練データは、前記時系列データの前記第１のパーティションの前記第２のパーティションを備え、前記第２の試験データは、少なくとも、前記時系列データの前記第１のパーティションの前記第２のパーティション以外の前記データセットの前記第１のパーティションの複数のパーティションを備える、ことと、
（ｊ）前記予測モデルを前記第２の訓練データに適合させ、第２の適合モデルを取得することと、
（ｋ）前記第２の試験データ上で前記第２の適合モデルを試験することと
を含む、請求項４５に記載の方法。
【請求項４７】
前記ネスト化交差検証を実施することはさらに、
前記時系列データの前記第２のパーティション上で前記第１の適合モデルおよび前記第２の適合モデルを試験することと、
前記時系列データの前記第２のパーティション上で前記第１および第２の適合モデルを試験することの結果に基づいて、前記第１の適合モデルを前記第２の適合モデルと比較することと
を含む、請求項４６に記載の方法。
【請求項４８】
前記適合モデルに関して、前記時系列データの前記特徴のうちの１つまたは複数のもののモデル特有の予測値を判定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４９】
少なくとも部分的に前記特徴のモデル特有の予測値に基づいて、前記時系列データから特徴を取り除くこと、前記時系列データ内の２つまたはそれよりも多い特徴から導出された特徴を作成し、前記導出された特徴を前記時系列データに追加すること、前記予測モデルを別の予測モデルと混合すること、および／または前記予測問題のための予測モデル化プロシージャの好適性を評価するプロセス中にリソースを割り付けることから成る群から選択される、少なくとも１つのアクションを実施することをさらに含む、請求項４８に記載の方法。
【請求項５０】
少なくとも部分的に、前記予測問題の特性および／または前記個別の予測モデル化プロシージャの属性に基づいて、前記予測問題のための複数の予測モデル化プロシージャの好適性を判定することと、
前記予測問題のための選択されるモデル化プロシージャの前記判定された好適性に基づいて、前記複数の予測モデル化プロシージャから１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを選択することと、
前記１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを実施することと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５１】
前記１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを実施することは、
命令を複数の処理ノードに伝送することであって、前記命令は、前記選択されたモデル化プロシージャの実行のために前記処理ノードのリソースを割り付けるリソース割付スケジュールを備え、前記リソース割付スケジュールは、少なくとも部分的に、前記予測問題のための前記選択されたモデル化プロシージャの前記好適性に基づく、ことと、
前記リソース割付スケジュールに従った前記複数の処理ノードによる前記選択されたモデル化プロシージャの実行の結果を受信することであって、前記結果は、前記選択されたモデル化プロシージャによって生成される予測モデル、および／または前記予測問題と関連付けられる時系列データのための生成されたモデルのスコアを含む、ことと、
前記生成されたモデルから、少なくとも部分的に前記選択された予測モデルの前記スコアに基づいて、前記予測問題のための予測モデルを選択することと
を含む、請求項５０に記載の方法。
【請求項５２】
前記適合モデルを別の適合モデルと混合することによって、混合予測モデルを生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５３】
前記方法はさらに、前記適合モデルを展開することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５４】
前記時系列データは、第１の時系列データであり、前記適合モデルを展開することは、前記予測問題の１つまたは複数のインスタンスを表す第２の時系列データに前記適合モデルを適用することによって、１つまたは複数の予測を生成することを含み、前記第１の時系列データは、前記第２の時系列データを含まない、請求項５３に記載の方法。
【請求項５５】
前記時系列データは、第１の時系列データであり、前記適合モデルを展開することは、少なくとも部分的に第２の時系列データに基づいて、前記適合モデルをリフレッシュすることを含む、請求項５３に記載の方法。
【請求項５６】
前記適合モデルは、第１の適合モデルであり、少なくとも部分的に前記第２の時系列データに基づいて、前記適合モデルをリフレッシュすることは、
前記第２の時系列データに前記予測モデル化プロシージャを実施し、第２の適合モデルを生成することと、
前記第１の適合モデルおよび前記第２の適合モデルを混合し、リフレッシュされた予測モデルを生成することと
を含む、請求項５５に記載の方法。
【請求項５７】
少なくとも部分的に前記第２の時系列データに基づいて、前記適合モデルをリフレッシュすることは、前記第１の時系列データの少なくとも一部と、前記第２の時系列データの少なくとも一部とを備える第３の時系列データに前記予測モデル化プロシージャを実施し、リフレッシュされた予測モデルを生成することを含む、請求項５５に記載の方法。
【請求項５８】
前記適合モデルは、１つまたは複数のサーバに展開され、他の適合モデルもまた、前記１つまたは複数のサーバに展開され、前記適合モデルおよび前記他の適合モデルへの予測要求は、少なくとも部分的に、（１）予測を生成するために前記適合モデルのそれぞれによって使用される時間量の推定値、および／または（２）前記適合モデル毎の予測要求が受信される頻度の推定値に基づいて、前記サーバの間に割り付けられる、請求項５３に記載の方法。
【請求項５９】
各予測要求は、個別のスレッドに割り当てられ、各予測要求は、関連付けられる待ち時間感度値を有し、特定のサーバ上で実行するスレッドの数は、少なくとも部分的に、前記特定のサーバ上で実行する前記スレッドの前記待ち時間感度値に基づいて、判定される、請求項５８に記載の方法。
【請求項６０】
前記時系列データに含まれる前記特徴のうちの２つまたはそれよりも多いものの相互作用強度を示す、測定基準の値を判定することと、
前記測定基準の値が閾値を超える場合、前記２つまたはそれよりも多い特徴の値に基づいて、新しい特徴の時系列値を生成し、前記新しい特徴を前記時系列データに追加することと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６１】
前記時系列データの時間分解能を判定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６２】
前記標的は、ユーザ入力に基づいて識別される、請求項１に記載の方法。
【請求項６３】
予測モデル化装置であって、
予測モデル化プロシージャを符号化する機械実行可能モジュールを記憶するように構成されるメモリであって、前記予測モデル化プロシージャは、少なくとも１つの前処理タスクと、少なくとも１つのモデル適合タスクとを含む、複数のタスクを含む、メモリと、
前記機械実行可能モジュールを実行するように構成される少なくとも１つのプロセッサであって、前記機械実行可能モジュールを実行することは、前記装置に、前記予測モデル化プロシージャを実施することを行わせ、前記予測モデル化プロシージャを実施することは、
前記前処理タスクを実施することであって、前記前処理タスクを実施することは、
（ａ）１つまたは複数のデータセットを含む時系列データを取得することであって、各データセットは、複数の観察を含み、各観察は、（１）前記観察と関連付けられる時間のインジケーションと、（２）１つまたは複数の変数の個別の値とを含む、ことと、
（ｂ）前記時系列データの時間間隔を判定することと、
（ｃ）前記変数のうちの１つまたは複数のものを標的として識別し、ゼロまたはそれよりも多い他の変数を特徴として識別することと、
（ｄ）前記時系列データによって表される予測問題と関連付けられる予想範囲およびスキップ範囲を判定することであって、前記予想範囲は、前記標的の値が予測される周期の持続時間を示し、前記スキップ範囲は、前記予想範囲内の最古の予測と関連付けられる時間と、前記予想範囲内の予測が基づく最新の観察と関連付けられる時間との間の時間的遅延を示す、ことと
を含む、ことと、
前記モデル適合タスクを実施することであって、前記モデル適合タスクを実施することは、
（ｅ）前記時系列データから訓練データを生成することであって、前記訓練データは、前記データセットのうちの少なくとも１つの前記観察の第１のサブセットを含み、前記観察の前記第１のサブセットは、前記観察の訓練入力集合および訓練出力集合を含み、前記訓練入力集合および訓練出力集合内の前記観察と関連付けられる時間は、それぞれ、訓練入力時間範囲および訓練出力時間範囲に対応し、前記スキップ範囲は、前記訓練出力時間範囲の開始から前記訓練入力時間範囲の終了を分離し、前記訓練出力時間範囲の持続時間は、少なくとも前記予想範囲と同程度に長い、ことと、
（ｆ）前記時系列データから試験データを生成することであって、前記試験データは、前記データセットのうちの少なくとも１つの前記観察の第２のサブセットを含み、前記観察の前記第２のサブセットは、前記観察の試験入力集合および試験検証集合を含み、前記試験入力集合および試験検証集合内の前記観察と関連付けられる時間は、それぞれ、試験入力時間範囲および試験検証時間範囲に対応し、前記スキップ範囲は、前記試験検証時間範囲の開始から前記試験入力時間範囲の終了を分離し、前記試験検証時間範囲の持続時間は、少なくとも前記予想範囲と同程度に長い、ことと、
（ｇ）予測モデルを前記訓練データに適合させることと、
（ｈ）前記試験データ上で前記適合モデルを試験することと
を含む、ことと
を含む、プロセッサと
を備える、装置。
【請求項６４】
前記機械実行可能モジュールは、前記タスク間の依存性を表す有向グラフを含む、請求項６３に記載の方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８６】
いくつかの実施形態の説明、それに関する動機、および／またはその利点を含む、前述の概要は、読者が本開示を理解することを支援することを意図しており、請求項のうちのいずれもいかようにも限定しない。
本発明は、例えば、以下を提供する。
（項目１）
予測モデル化方法であって、前記予測モデル化方法は、
予測モデル化プロシージャを実施することを含み、前記予測モデル化プロシージャを実施することは、
（ａ）１つまたは複数のデータセットを含む時系列データを取得することであって、各データセットは、複数の観察を含み、各観察は、（１）前記観察と関連付けられる時間のインジケーションと、（２）１つまたは複数の変数の個別の値とを含む、ことと、
（ｂ）前記時系列データの時間間隔を判定することと、
（ｃ）前記変数のうちの１つまたは複数のものを標的として識別し、ゼロまたはそれよりも多い他の変数を特徴として識別することと、
（ｄ）前記時系列データによって表される予測問題と関連付けられる予想範囲およびスキップ範囲を判定することであって、前記予想範囲は、前記標的の値が予測される周期の持続時間を示し、前記スキップ範囲は、前記予想範囲内の最古の予測と関連付けられる時間と、前記予想範囲内の予測が基づく最新の観察と関連付けられる時間との間の時間的遅延を示す、ことと、
（ｅ）前記時系列データから訓練データを生成することであって、前記訓練データは、前記データセットのうちの少なくとも１つの観察の第１のサブセットを含み、前記観察の第１のサブセットは、前記観察の訓練入力および訓練出力集合を含み、前記訓練入力および訓練出力集合内の前記観察と関連付けられる時間は、それぞれ、訓練入力時間範囲および訓練出力時間範囲に対応し、前記スキップ範囲は、前記訓練出力時間範囲の開始から前記訓練入力時間範囲の終了を分離し、前記訓練出力時間範囲の持続時間は、少なくとも前記予想範囲と同程度に長い、ことと、
（ｆ）前記時系列データから試験データを生成することであって、前記試験データは、前記データセットのうちの少なくとも１つの観察の第２のサブセットを含み、前記観察の第２のサブセットは、前記観察の試験入力および試験検証集合を含み、前記試験入力および試験検証集合内の前記観察と関連付けられる時間は、それぞれ、試験入力時間範囲および試験検証時間範囲に対応し、前記スキップ範囲は、前記試験検証時間範囲の開始から前記試験入力時間範囲の終了を分離し、前記試験検証時間範囲の持続時間は、少なくとも前記予想範囲と同程度に長い、ことと、
（ｇ）予測モデルを前記訓練データに適合させることと、
（ｈ）前記試験データに前記適合モデルを試験することと
を含む、予測モデル化方法。
（項目２）
前記時系列データの時間間隔は、少なくとも部分的に、前記データセットのうちの少なくとも１つに含まれる前記観察の少なくともサブセットと関連付けられる時間に基づいて判定される、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記時系列データの時間間隔を判定することは、
前記データセット毎に、前記データセットの個別の時間間隔を判定することと、
前記データセットの時間間隔が一様であることを判定することと、
前記時系列データの時間間隔を前記データセットの時間間隔に設定することと
を含む、項目２に記載の方法。
（項目４）
前記データセットの時間間隔を判定することは、
前記データセットに含まれる一対またはそれよりも多い連続観察に関して、前記連続観察の間の個別の時間周期を判定することと、
前記連続対の観察の間の時間周期が一様であることを判定することと、
前記データセットの時間間隔を前記連続対の観察の間の時間周期に設定することと
を含む、項目３に記載の方法。
（項目５）
前記時系列データの時間間隔を判定することは、
前記データセット毎に、前記データセットの個別の時間間隔を判定することと、
前記データセットのうちの少なくとも２つの時間間隔が異なることを判定することと
を含み、
前記時系列データの時間間隔は、少なくとも部分的に、（１）前記データセットのそれぞれに含まれる前記観察の個別の割合、および／または（２）前記データセットのそれぞれの個別の時間間隔に基づいて、判定される、項目２に記載の方法。
（項目６）
前記データセットの個別の時間間隔を判定することは、
前記データセットに含まれる各対の連続観察の間の個別の時間周期を判定すること
を含み、
複数対の連続観察の間の前記時間周期が複数の非一様な持続時間を呈する場合、前記データセットの時間間隔は、少なくとも部分的に、（１）前記非一様な持続時間のそれぞれを呈する前記複数対の連続観察の個別の割合、および／または（２）前記時間周期の持続時間に基づいて、判定され、
前記複数対の連続観察の間の前記時間周期が一様な持続時間である場合、前記データセットの時間間隔は、前記時間周期のそれぞれの持続時間である、項目５に記載の方法。
（項目７）
前記時系列データの時間間隔は、前記データセットのそれぞれの個別の時間間隔の整数の倍数である最短の時間間隔である、項目５に記載の方法。
（項目８）
データセット毎に、前記データセットの時間間隔が前記時系列データの時間間隔よりも短い場合、前記データセットの観察をダウンサンプリングし、それによって、前記データセットの時間間隔を前記時系列データの時間間隔に変換することをさらに含む、項目７に記載の方法。
（項目９）
前記データセットの観察をダウンサンプリングすることは、前記データセットに対応する時間周期内の前記時系列データの時間間隔のインスタンス毎に、
前記時系列データの時間間隔の個別のインスタンスに対応する時間と関連付けられる前記データセット内の全ての観察を識別することと、
前記識別された観察を集約し、集約観察を生成することと、
前記データセット内の前記識別された観察を前記集約観察と置換することと
を含む、項目８に記載の方法。
（項目１０）
前記時系列データの時間間隔のインスタンスに対応する前記識別された観察の数は、前記時系列データの時間間隔と前記データセットの時間間隔との間の比率に等しい、項目９に記載の方法。
（項目１１）
前記識別された観察を集約することは、（１）前記識別された観察のうちの最古のものに含まれる対応する変数値、（２）前記識別された観察のうちの最新のものに含まれる対応する変数値、（３）前記識別された観察に含まれる対応する変数値の最大値、（４）前記識別された観察に含まれる対応する変数値の最小値、（５）前記識別された観察に含まれる対応する変数値の平均、または（６）前記識別された観察に含まれる対応する変数値の関数の値に、前記集約観察の中の各変数の値を設定することを含む、項目９に記載の方法。
（項目１２）
前記時系列データの時間間隔は、前記データセットの時間間隔から成る群から選択される、項目５に記載の方法。
（項目１３）
前記データセットは、第１の時間間隔を呈する第１のデータセットと、前記第１の時間間隔を上回る第２の時間間隔を呈する第２のデータセットとを含み、前記第２の時間間隔は、前記時系列データの時間間隔として選択され、前記方法はさらに、
前記第１のデータセットの観察をダウンサンプリングし、それによって、前記第１のデータセットの時間間隔を前記時系列データの時間間隔に変換すること
を含む、項目１２に記載の方法。
（項目１４）
前記時系列データの時間間隔は、前記データセットの時間間隔のそれぞれと異なる、項目５に記載の方法。
（項目１５）
少なくとも前記時系列データの観察の群は、第１の変数の個別の値を含み、前記方法はさらに、前記予測モデルを前記訓練データに適合させ、前記試験データに前記適合モデルを試験することに先立って、
前記第１の変数の値が時間値を備えることを判定することと、
前記群の中の観察毎に、第２の変数の個別の値を生成することであって、前記第２の変数の値は、前記第１の変数の時間値と参照時間値との間のオフセットを備える、ことと、
前記第２の変数の値を前記群の中の個別の観察に追加することと
を含む、項目１に記載の方法。
（項目１６）
前記群の中の前記観察から前記第１の変数の値を除去することをさらに含む、項目１５に記載の方法。
（項目１７）
前記参照時間は、イベントの日付を備える、項目１５に記載の方法。
（項目１８）
前記イベントは、出生、結婚、学校からの卒業、雇用主に対する雇用の開始、または特定の地位での仕事の開始を備える、項目１７に記載の方法。
（項目１９）
前記変数は、第１の変数と、第２の変数とを含み、前記方法はさらに、
前記第１および第２の変数の値の変化が、前記第１の変数の値の変化と前記第２の変数の値の相関変化との間の時間的遅延を伴って、相関することを判定することと、
グラフィカルユーザインターフェースを介して、前記第１の変数の値の変化と前記第２の変数の値の相関変化との間の前記時間的遅延の持続時間を示す、グラフィカルコンテンツを表示することと
を含む、項目１に記載の方法。
（項目２０）
前記予想範囲は、少なくとも部分的に、（１）前記時系列データの時間間隔、（２）前記時系列データ内の観察の数、（３）前記時系列データに対応する時間周期、および／または（４）マイクロ秒、ミリ秒、秒、分、時間、日、週、月、四半期、季節、年、１０年、世紀、および１，０００年から成る群から選択される、自然時間周期に基づいて、判定される、項目１に記載の方法。
（項目２１）
前記予想範囲は、前記時系列データの時間間隔の整数の倍数である、項目２０に記載の方法。
（項目２２）
前記予想範囲内の連続予測と関連付けられる時間の間の時間周期は、前記時系列データの時間間隔に等しい、項目２１に記載の方法。
（項目２３）
前記スキップ範囲は、少なくとも部分的に、前記時系列データの収集における待ち時間、前記時系列データの通信における待ち時間、前記時系列データを分析する際の待ち時間、前記時系列データの分析の通信における待ち時間、および／または前記時系列データの分析に基づいてアクションを実装することの待ち時間に基づいて判定される、項目１に記載の方法。
（項目２４）
少なくとも部分的に、前記時系列データに含まれる観察の総数、経時的な前記変数のうちの少なくとも１つの値の変動の量、前記変数のうちの少なくとも１つの値の季節変動の量、複数の時間周期にわたる前記変数のうちの少なくとも１つの値の変動の一貫性、および／または前記予想範囲の持続時間に基づいて、前記訓練入力時間範囲の持続時間を判定することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目２５）
前記予測モデルを前記訓練データに適合させることは、前記予測モデルを、前記訓練入力時間範囲の一部に対応する前記訓練データのサブセットに適合させることを含み、前記訓練入力時間範囲の一部は、前記訓練入力時間範囲の開始時間に続く時間に開始し、前記訓練入力時間範囲の終了時間に終了する、項目２４に記載の方法。
（項目２６）
前記訓練入力時間範囲の一部の持続時間は、前記予想範囲の持続時間の整数の倍数である、項目２５に記載の方法。
（項目２７）
前記予測モデルを前記訓練データに適合させることに先立って、前記訓練データをダウンサンプリングすることをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目２８）
前記訓練データをダウンサンプリングすることは、前記訓練データから、前記データセットのうちの少なくとも１つから取得される全ての観察を除去することを含む、項目２７に記載の方法。
（項目２９）
前記訓練データをダウンサンプリングすることは、
前記訓練データのダウンサンプリングされた時間間隔を前記時系列データの時間間隔の整数の倍数に設定することと、
前記訓練データのダウンサンプリングされた時間間隔のインスタンス毎に、
前記訓練データのダウンサンプリングされた時間間隔の個別のインスタンスに対応する時間と関連付けられる、前記訓練データ内の全ての観察を識別することと、
前記識別された観察を集約し、集約観察を生成することと、
前記訓練データ内の前記識別された観察を前記集約観察と置換することと
を含む、項目２７に記載の方法。
（項目３０）
前記試験データに前記適合モデルを試験することに先立って、前記試験データをダウンサンプリングすることをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目３１）
前記予測モデルの交差検証を実施することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目３２）
前記訓練データは、第１の訓練データであり、前記試験データは、第１の試験データであり、前記適合モデルは、第１の適合モデルであり、前記予測モデルの交差検証を実施することは、
（ｉ）前記時系列データから第２の訓練データおよび第２の試験データを生成することであって、前記第２の訓練データは、前記データセットのうちの少なくとも１つの観察の第３のサブセットを含み、前記第２の試験データは、前記データセットのうちの少なくとも１つの観察の第４のサブセットを含む、ことと、
（ｊ）前記予測モデルを前記第２の訓練データに適合させ、第２の適合モデルを取得することと、
（ｋ）前記第２の試験データに前記第２の適合モデルを試験することと
を含む、項目３１に記載の方法。
（項目３３）
前記観察の第１のサブセットは、訓練時間の第１の範囲を網羅するスライド訓練ウィンドウに対応し、前記第１のサブセットに含まれる各観察は、前記訓練時間の第１の範囲内の時間と関連付けられ、前記観察の第３のサブセットは、訓練時間の第２の範囲を網羅する前記スライド訓練ウィンドウに対応し、前記第３のサブセットに含まれる各観察は、前記訓練時間の第２の範囲内の時間と関連付けられ、前記訓練時間の第１の範囲内の最早時間は、前記訓練時間の第２の範囲内の最早時間よりも早い、項目３２に記載の方法。
（項目３４）
前記観察の第２のサブセットは、試験時間の第１の範囲を網羅するスライド試験ウィンドウに対応し、前記第２のサブセットに含まれる各観察は、前記試験時間の第１の範囲内の時間と関連付けられ、前記観察の第４のサブセットは、試験時間の第２の範囲を網羅する前記スライド試験ウィンドウに対応し、前記第４のサブセットに含まれる各観察は、前記試験時間の第２の範囲内の時間と関連付けられ、前記試験時間の第１の範囲内の最早時間は、前記試験時間の第２の範囲内の最早時間よりも早い、項目３３に記載の方法。
（項目３５）
前記第１の試験時間範囲は、前記第２の訓練時間範囲に部分的に重複する、項目３４に記載の方法。
（項目３６）
前記第２の試験時間範囲は、前記第１の訓練時間範囲のいかなる部分にも重複せず、前記第２の訓練時間範囲のいかなる部分にも重複しない、項目３５に記載の方法。
（項目３７）
少なくとも第１のパーティションと第２のパーティションとを含む複数のパーティションに前記時系列データを分割することをさらに含む、項目３２に記載の方法。
（項目３８）
複数のパーティションに前記時系列データを分割することは、前記データセットのそれぞれを対応するパーティションに割り当てることを含む、項目３７に記載の方法。
（項目３９）
複数のパーティションに前記時系列データを分割することは、前記時系列データを時間的に分割することを含む、項目３７に記載の方法。
（項目４０）
前記パーティションはそれぞれ、前記時系列データと関連付けられる時間周期の個別の部分に対応し、前記時系列データに含まれる各観察は、前記観察と関連付けられる時間に合致する前記時間周期の一部に対応する、前記パーティションに割り当てられる、項目３９に記載の方法。
（項目４１）
前記第１の訓練データは、前記時系列データの第１のパーティションに含まれる前記観察のサブセットを備え、
前記第１の試験データは、前記第１のパーティションを除く前記時系列データの全てのパーティションに含まれる前記観察の個別のサブセットを備え、
前記第２の訓練データは、前記時系列データの第２のパーティションに含まれる前記観察のサブセットを備え、
前記第２の試験データは、前記第２のパーティションを除く前記時系列データの全てのパーティションに含まれる前記観察の個別のサブセットを備える、
項目３７に記載の方法。
（項目４２）
前記時系列データの第１のパーティションは、前記第１および第２の訓練データと、前記第１および第２の試験データとを含み、前記時系列データの第２のパーティションは、ホールドアウトデータを含み、前記方法はさらに、
前記ホールドアウトデータに前記第１および第２の適合モデルを試験すること
を含む、項目３２に記載の方法。
（項目４３）
いかなる予測モデルも前記ホールドアウトデータに適合されない、項目４２に記載の方法。
（項目４４）
前記予測モデルのネスト化交差検証を実施することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目４５）
前記予測モデルのネスト化交差検証を実施することは、
少なくとも前記時系列データの第１のパーティションと前記時系列データの第２のパーティションとを含む第１の複数のパーティションに前記時系列データを分割することと、
少なくとも前記時系列データの第１のパーティションの第１のパーティションと前記時系列データの第１のパーティションの第２のパーティションとを含む前記時系列データの第１のパーティションの複数のパーティションに前記時系列データの第１のパーティションを分割することと
を含み、
前記訓練データは、前記時系列データの第１のパーティションの第１のパーティションを備え、前記試験データは、少なくとも、前記時系列データの第１のパーティションの第１のパーティション以外の前記時系列データの第１のパーティションの複数のパーティションを備える、
項目４４に記載の方法。
（項目４６）
前記訓練データは、第１の訓練データであり、前記試験データは、第１の試験データであり、前記適合モデルは、第１の適合モデルであり、前記予測モデルのネスト化交差検証を実施することはさらに、
（ｉ）前記時系列データの第１のパーティションから、第２の訓練データおよび第２の試験データを生成することであって、前記第２の訓練データは、前記時系列データの第１のパーティションの第２のパーティションを備え、前記第２の試験データは、少なくとも、前記時系列データの第１のパーティションの第２のパーティション以外の前記データセットの第１のパーティションの複数のパーティションを備える、ことと、
（ｊ）前記予測モデルを前記第２の訓練データに適合させ、第２の適合モデルを取得することと、
（ｋ）前記第２の試験データに前記第２の適合モデルを試験することと
を含む、項目４５に記載の方法。
（項目４７）
前記ネスト化交差検証を実施することはさらに、
前記時系列データの第２のパーティションに前記第１の適合モデルおよび前記第２の適合モデルを試験することと、
前記時系列データの第２のパーティションに前記第１および第２の適合モデルを試験することの結果に基づいて、前記第１の適合モデルを前記第２の適合モデルと比較することと
を含む、項目４６に記載の方法。
（項目４８）
前記適合モデルに関して、前記時系列データの前記特徴のうちの１つまたは複数のもののモデル特有の予測値を判定することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目４９）
少なくとも部分的に前記特徴のモデル特有の予測値に基づいて、前記時系列データから特徴を取り除くこと、前記時系列データ内の２つまたはそれよりも多い特徴から導出された特徴を作成し、前記導出された特徴を前記時系列データに追加すること、前記予測モデルを別の予測モデルと混合すること、および／または前記予測問題のための予測モデル化プロシージャの好適性を評価するプロセス中にリソースを割り付けることから成る群から選択される、少なくとも１つのアクションを実施することをさらに含む、項目４８に記載の方法。
（項目５０）
少なくとも部分的に、前記予測問題の特性および／または前記個別の予測モデル化プロシージャの属性に基づいて、前記予測問題のための複数の予測モデル化プロシージャの好適性を判定することと、
前記予測問題のための選択されたモデル化プロシージャの判定された好適性に基づいて、前記複数の予測モデル化プロシージャから１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを選択することと、
前記１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを実施することと
をさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目５１）
前記１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを実施することは、
命令を複数の処理ノードに伝送することであって、前記命令は、前記選択されたモデル化プロシージャの実行のために前記処理ノードのリソースを割り付けるリソース割付スケジュールを備え、前記リソース割付スケジュールは、少なくとも部分的に、前記予測問題のための前記選択されたモデル化プロシージャの好適性に基づく、ことと、
前記リソース割付スケジュールに従った前記複数の処理ノードによる前記選択されたモデル化プロシージャの実行の結果を受信することであって、前記結果は、前記選択されたモデル化プロシージャによって生成される予測モデル、および／または前記予測問題と関連付けられる時系列データのための生成されたモデルのスコアを含む、ことと、
前記生成されたモデルから、少なくとも部分的に前記選択された予測モデルのスコアに基づいて、前記予測問題のための予測モデルを選択することと
を含む、項目５０に記載の方法。
（項目５２）
前記適合モデルを別の適合モデルと混合することによって、混合予測モデルを生成することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目５３）
前記方法はさらに、前記適合モデルを展開することを含む、項目１に記載の方法。
（項目５４）
前記時系列データは、第１の時系列データであり、前記適合モデルを展開することは、前記予測問題の１つまたは複数のインスタンスを表す第２の時系列データに前記適合モデルを適用することによって、１つまたは複数の予測を生成することを含み、前記第１の時系列データは、前記第２の時系列データを含まない、項目５３に記載の方法。
（項目５５）
前記時系列データは、第１の時系列データであり、前記適合モデルを展開することは、少なくとも部分的に第２の時系列データに基づいて、前記適合モデルをリフレッシュすることを含む、項目５３に記載の方法。
（項目５６）
前記適合モデルは、第１の適合モデルであり、少なくとも部分的に前記第２の時系列データに基づいて、前記適合モデルをリフレッシュすることは、
前記第２の時系列データに前記予測モデル化プロシージャを実施し、第２の適合モデルを生成することと、
前記第１の適合モデルおよび前記第２の適合モデルを混合し、リフレッシュされた予測モデルを生成することと
を含む、項目５５に記載の方法。
（項目５７）
少なくとも部分的に前記第２の時系列データに基づいて、前記適合モデルをリフレッシュすることは、前記第１の時系列データの少なくとも一部と、前記第２の時系列データの少なくとも一部とを備える第３の時系列データに前記予測モデル化プロシージャを実施し、リフレッシュされた予測モデルを生成することを含む、項目５５に記載の方法。
（項目５８）
前記適合モデルは、１つまたは複数のサーバに展開され、他の適合モデルもまた、前記１つまたは複数のサーバに展開され、前記適合モデルおよび前記他の適合モデルへの予測要求は、少なくとも部分的に、（１）予測を生成するために前記適合モデルのそれぞれによって使用される時間量の推定値、および／または（２）前記適合モデル毎の予測要求が受信される頻度の推定値に基づいて、前記サーバの間に割り付けられる、項目５３に記載の方法。
（項目５９）
各予測要求は、個別のスレッドに割り当てられ、各予測要求は、関連付けられる待ち時間感度値を有し、特定のサーバ上で実行するスレッドの数は、少なくとも部分的に、前記特定のサーバ上で実行するスレッドの待ち時間感度値に基づいて、判定される、項目５８に記載の方法。
（項目６０）
前記時系列データに含まれる前記特徴のうちの２つまたはそれよりも多いものの相互作用強度を示す、測定基準の値を判定することと、
前記測定基準の値が閾値を超える場合、前記２つまたはそれよりも多い特徴の値に基づいて、新しい特徴の時系列値を生成し、前記新しい特徴を前記時系列データに追加することと
をさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目６１）
前記時系列データの時間分解能を判定することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目６２）
前記標的は、ユーザ入力に基づいて識別される、項目１に記載の方法。
（項目６３）
予測モデル化装置であって、
予測モデル化プロシージャを符号化する機械実行可能モジュールを記憶するように構成されるメモリであって、前記予測モデル化プロシージャは、少なくとも１つの前処理タスクと、少なくとも１つのモデル適合タスクとを含む、複数のタスクを含む、メモリと、
前記機械実行可能モジュールを実行するように構成される少なくとも１つのプロセッサであって、前記機械実行可能モジュールを実行することは、前記装置に、前記予測モデル化プロシージャを実施させ、前記予測モデル化プロシージャを実施させることは、
前記前処理タスクを実施することであって、前記前処理タスクを実施することは、
（ａ）１つまたは複数のデータセットを含む時系列データを取得することであって、各データセットは、複数の観察を含み、各観察は、（１）前記観察と関連付けられる時間のインジケーションと、（２）１つまたは複数の変数の個別の値とを含む、ことと、
（ｂ）前記時系列データの時間間隔を判定することと、
（ｃ）前記変数のうちの１つまたは複数のものを標的として識別し、ゼロまたはそれよりも多い他の変数を特徴として識別することと、
（ｄ）前記時系列データによって表される予測問題と関連付けられる予想範囲およびスキップ範囲を判定することであって、前記予想範囲は、前記標的の値が予測される周期の持続時間を示し、前記スキップ範囲は、前記予想範囲内の最古の予測と関連付けられる時間と、前記予想範囲内の予測が基づく最新の観察と関連付けられる時間との間の時間的遅延を示す、ことと
を含む、ことと、
前記モデル適合タスクを実施することであって、前記モデル適合タスクを実施することは、
（ｅ）前記時系列データから訓練データを生成することであって、前記訓練データは、前記データセットのうちの少なくとも１つの観察の第１のサブセットを含み、前記観察の第１のサブセットは、前記観察の訓練入力および訓練出力集合を含み、前記訓練入力および訓練出力集合内の前記観察と関連付けられる時間は、それぞれ、訓練入力時間範囲および訓練出力時間範囲に対応し、前記スキップ範囲は、前記訓練出力時間範囲の開始から前記訓練入力時間範囲の終了を分離し、前記訓練出力時間範囲の持続時間は、少なくとも前記予想範囲と同程度に長い、ことと、
（ｆ）前記時系列データから試験データを生成することであって、前記試験データは、前記データセットのうちの少なくとも１つの観察の第２のサブセットを含み、前記観察の第２のサブセットは、前記観察の試験入力および試験検証集合を含み、前記試験入力および試験検証集合内の前記観察と関連付けられる時間は、それぞれ、試験入力時間範囲および試験検証時間範囲に対応し、前記スキップ範囲は、前記試験検証時間範囲の開始から前記試験入力時間範囲の終了を分離し、前記試験検証時間範囲の持続時間は、少なくとも前記予想範囲と同程度に長い、ことと、
（ｇ）予測モデルを前記訓練データに適合させることと、
（ｈ）前記試験データに前記適合モデルを試験することと
を含む、ことと
を含む、プロセッサと
を備える、装置。
（項目６４）
前記機械実行可能モジュールは、前記タスク間の依存性を表す有向グラフを含む、項目６３に記載の方法。
（項目６５）
コンピュータ実装予測モデル化方法であって、前記コンピュータ実装予測モデル化方法は、
（ａ）複数の予測モデル化プロシージャを実施することであって、前記予測モデル化プロシージャはそれぞれ、予測モデルと関連付けられ、各モデル化プロシージャを実施することは、前記関連付けられる予測モデルを、初期予測問題を表す初期データセットに適合させることを含む、ことと、
（ｂ）前記適合予測モデルのそれぞれの第１の個別の精度スコアを判定することであって、各適合モデルの前記第１の精度スコアは、前記適合モデルが前記初期予測問題の１つまたは複数の成果を予測する精度を表す、ことと、
（ｃ）前記初期データセットに含まれる個別の観察を横断して特徴の値をシャッフルし、それによって、修正された予測問題を表す修正されたデータセットを生成することと、
（ｄ）前記適合予測モデルのそれぞれの第２の個別の精度スコアを判定することであって、各適合モデルの前記第２の精度スコアは、前記適合モデルが前記修正された予測問題の１つまたは複数の成果を予測する精度を表す、ことと、
（ｅ）前記適合モデル毎に前記特徴の個別のモデル特有の予測値を判定することであって、前記適合モデル毎の前記特徴のモデル特有の予測値は、前記適合モデルの第１および第２の精度スコアに基づく、ことと
を含む、コンピュータ実装予測モデル化方法。
（項目６６）
前記複数の予測モデル化プロシージャを実施することに先立って、前記初期データセットの特性、前記初期予測問題の特性、および／または前記特徴の特性に基づいて、前記予測問題のための前記複数の予測モデル化プロシージャを選択することをさらに含む、項目６５に記載の方法。
（項目６７）
前記複数の予測モデル化プロシージャは、ランダムフォレストモデル化プロシージャ、一般化付加モデル化プロシージャ、およびサポートベクターマシンモデル化プロシージャから成る群から選択される、２つまたはそれよりも多いモデル化プロシージャを備える、項目６５に記載の方法。
（項目６８）
前記複数の予測モデル化プロシージャは、第１のモデル化プロシージャ族から選択される第１のモデル化プロシージャと、第２のモデル化プロシージャ族から選択される第２のモデル化プロシージャとを備える、項目６５に記載の方法。
（項目６９）
前記予測モデルの第２の精度スコアを判定することに先立って、前記修正された予測問題を表す前記修正されたデータセットに前記予測モデルを再適合させることをさらに含む、項目６５に記載の方法。
（項目７０）
特定の適合モデルのための前記特徴の判定されたモデル特有の予測値は、前記特定の適合モデルの第１の精度スコアと第２の精度スコアとの間の差異が増加すると増加する、項目６５に記載の方法。
（項目７１）
特定の適合モデルのための前記特徴の判定されたモデル特有の予測値は、前記特定の適合モデルの第１の精度スコアに対する前記特定の適合モデルの第１の精度スコアと第２の精度スコアとの間の割合差を備える、項目６５に記載の方法。
（項目７２）
前記特徴のモデル特有の予測値に基づいて、前記特徴のモデル非依存性予測値を判定することをさらに含む、項目６５に記載の方法。
（項目７３）
前記特徴のモデル非依存性予測値を判定することは、前記特徴のモデル特有の予測値の中心および／または拡散の統計的測定値を計算することを含む、項目７２に記載の方法。
（項目７４）
前記特徴のモデル非依存性予測値を判定することは、前記モデル特有の予測値の中心の統計的測定値を計算することを含み、前記中心の統計的測定値は、前記モデル特有の予測値の平均値、中央値、および最頻値から成る群から選択される、項目７２に記載の方法。
（項目７５）
前記特徴のモデル非依存性予測値を判定することは、前記モデル特有の予測値の拡散の統計的測定値を計算することを含み、前記拡散の統計的測定値は、前記モデル特有の予測値の範囲、分散、および標準偏差から成る群から選択される、項目７２に記載の方法。
（項目７６）
前記特徴のモデル非依存性予測値を判定することは、前記特徴のモデル特有の予測値の組み合せを計算することを含む、項目７２に記載の方法。
（項目７７）
前記モデル特有の予測値の組み合せを計算することは、前記モデル特有の予測値の加重組み合せを計算することを含む、項目７６に記載の方法。
（項目７８）
前記モデル特有の予測値の加重組み合せを計算することは、個別の加重を前記モデル特有の予測値に割り当てることを含み、特定の適合予測モデルに対応する特定のモデル特有の予測値に割り当てられる前記加重は、前記適合予測モデルの第１の精度スコアが増加すると増加する、項目７７に記載の方法。
（項目７９）
前記特徴は、第１の特徴であり、前記方法はさらに、
（ｃ１）前記初期データセットに含まれる個別の観察を横断して第２の特徴の値をシャッフルし、それによって、第２の修正された予測問題を表す、第２の修正されたデータセットを生成することと、
（ｄ１）前記適合予測モデルのそれぞれの第３の個別の精度スコアを判定することであって、各適合モデルの前記第３の精度スコアは、前記適合モデルが前記第２の修正された予測問題の１つまたは複数の成果を予測する精度を表す、ことと、
（ｅ１）前記適合モデル毎に前記第２の特徴の個別のモデル特有の予測値を判定することであって、前記適合モデル毎の前記第２の特徴のモデル特有の予測値は、前記適合モデルの第１および第３の精度スコアに基づく、ことと
を含む、項目６５に記載の方法。
（項目８０）
前記特徴は、第１の特徴であり、前記初期データセットは、前記第１の特徴と、複数の第２の特徴とを含み、前記方法はさらに、前記第２の特徴毎にステップ（ｃ）、（ｄ）、および（ｅ）を実施することによって、前記初期データセットの第２の特徴のモデル特有の予測値を判定することを含む、項目６５に記載の方法。
（項目８１）
グラフィカルユーザインターフェースを介して、前記初期データセットの第１および第２の特徴、ならびに前記第１および第２の特徴のモデル特有の予測値を識別する、グラフィカルコンテンツを表示することをさらに含む、項目８０に記載の方法。
（項目８２）
前記モデル化プロシージャは、特定の予測モデルと関連付けられる特定のモデル化プロシージャを含む第１のモデル化プロシージャであり、前記第１および第２の特徴のモデル特有の予測値は、前記特定の予測モデルに特有である前記第１および第２の特徴の特定のモデル特有の予測値を含み、前記方法はさらに、（ａ１）前記特定の予測モデルと関連付けられる前記特定のモデル化プロシージャを含む複数の第２の予測モデル化プロシージャを実施することを含む、項目８０に記載の方法。
（項目８３）
前記特定の予測モデル化プロシージャを実施することは、前記第１の特徴および前記第２の特徴の特定のモデル特有の予測値に基づいて、前記初期データセットに特徴工学を実施することを含む、項目８２に記載の方法。
（項目８４）
特徴工学を実施することは、低いモデル特有の予測値を有する前記特定の特徴に基づいて、前記初期データセットから特定の特徴を除去することを含む、項目８３に記載の方法。
（項目８５）
閾値よりも低い前記特定の特徴のモデル特有の予測値に基づいて、および／または前記初期データセットの前記第１ならびに第２の特徴の特定のモデル特有の予測値の規定パーセンタイル内である前記特定の特徴のモデル特有の予測値に基づいて、前記特定の特徴のモデル特有の予測値が低いことを判定することをさらに含む、項目８４に記載の方法。
（項目８６）
特徴工学を実施することは、
高いモデル特有の予測値を有する前記初期データセットの２つまたはそれよりも多い特定の特徴に基づいて、導出された特徴を生成することと、
前記導出された特徴を前記初期データセットに追加し、それによって、第２の初期データセットを生成することと
を含む、項目８３に記載の方法。
（項目８７）
閾値よりも高い前記特定の特徴のモデル特有の予測値に基づいて、および／または前記初期データセットの前記第１ならびに第２の特徴の特定のモデル特有の予測値の規定パーセンタイル内である前記特定の特徴のモデル特有の予測値に基づいて、前記特定の特徴のモデル特有の予測値が高いことを判定することをさらに含む、項目８６に記載の方法。
（項目８８）
前記特定の予測モデル化プロシージャを実施することはさらに、前記特定の予測モデルを前記第２の初期データセットに適合させることを含み、前記方法はさらに、
前記適合された特定の予測モデルの第１の精度スコアを判定することであって、前記適合された特定のモデルの第１の精度スコアは、前記適合された特定のモデルが前記初期予測問題の１つまたは複数の成果を予測する精度を表す、ことと、
前記第２の初期データセットに含まれる個別の観察を横断して前記第１の特徴の値をシャッフルし、それによって、第２の修正された予測問題を表す、第２の修正されたデータセットを生成することと、
前記適合された特定の予測モデルの第２の精度スコアを判定することであって、前記適合された特定のモデルの第２の精度スコアは、前記適合モデルが前記第２の修正された予測問題の１つまたは複数の成果を予測する精度を表す、ことと、
前記適合された特定のモデルのための前記第１の特徴の第２のモデル特有の予測値を判定することであって、前記適合された特定のモデルのための前記第１の特徴の第２のモデル特有の予測値は、前記適合された特定のモデルの第１および第２の精度スコアに基づく、ことと
を含む、項目８６に記載の方法。
（項目８９）
前記複数の第２のモデル化プロシージャを実施することに先立って、
前記初期予測問題のための前記選択されたモデル化プロシージャの好適性に基づいて、前記第２のモデル化プロシージャを選択すること
をさらに含み、
前記初期予測問題のための前記特定の予測モデル化プロシージャの好適性は、少なくとも部分的に、前記特定の予測モデル化プロシージャのための高いモデル特有の予測値を有する前記初期データセットの１つまたは複数の特定の特徴の特性に基づいて、判定される、
項目８２に記載の方法。
（項目９０）
命令を複数の処理ノードに伝送することであって、前記命令は、前記第２のモデル化プロシージャの実行のために前記処理ノードのリソースを割り付けるリソース割付スケジュールを備え、前記リソース割付スケジュールは、少なくとも部分的に、前記初期予測問題のための前記第２のモデル化プロシージャの好適性に基づく、ことと、
前記リソース割付スケジュールに従った前記複数の処理ノードによる前記第２のモデル化プロシージャの実行の結果を受信することであって、前記結果は、前記第２のモデル化プロシージャによって生成される予測モデル、および／または前記初期予測問題と関連付けられるデータのための生成されたモデルのスコアを含む、ことと、
前記生成されたモデルから、少なくとも部分的に前記選択された予測モデルのスコアに基づいて、前記初期予測問題のための予測モデルを選択することと
をさらに含む、項目８９に記載の方法。
（項目９１）
前記生成された予測モデルのうちの２つまたはそれよりも多いものを組み合わせることによって、混合予測モデルを生成することと、
前記混合予測モデルを評価することと
をさらに含む、項目８９に記載の方法。
（項目９２）
前記修正された予測問題のための前記特徴の予測値は、閾値予測値未満である、項目６５に記載の方法。
（項目９３）
予測モデル化装置であって、
プロセッサ実行可能命令を記憶するように構成されるメモリと、
前記プロセッサ実行可能命令を実行するように構成されるプロセッサであって、前記プロセッサ実行可能命令を実行することは、前記装置に、
（ａ）複数の予測モデル化プロシージャを実施することであって、前記予測モデル化プロシージャはそれぞれ、予測モデルと関連付けられ、各モデル化プロシージャを実施することは、前記関連付けられる予測モデルを、初期予測問題を表す初期データセットに適合させることを含む、ことと、
（ｂ）前記適合予測モデルのそれぞれの第１の個別の精度スコアを判定することであって、各適合モデルの前記第１の精度スコアは、前記適合モデルが前記初期予測問題の１つまたは複数の成果を予測する精度を表す、ことと、
（ｃ）前記初期データセットに含まれる個別の観察を横断して特徴の値をシャッフルし、それによって、修正された予測問題を表す、修正されたデータセットを生成することと、
（ｄ）前記適合予測モデルのそれぞれの第２の個別の精度スコアを判定することであって、各適合モデルの前記第２の精度スコアは、前記適合モデルが前記修正された予測問題の１つまたは複数の成果を予測する精度を表す、ことと、
（ｅ）前記適合モデル毎に前記特徴の個別のモデル特有の予測値を判定することであって、前記適合モデル毎の前記特徴のモデル特有の予測値は、前記適合モデルの第１および第２の精度スコアに基づく、ことと
を含むステップを実施させる、プロセッサと
を備える、装置。
（項目９４）
製造品であって、前記製造品は、その上に記憶されたコンピュータ可読命令を有し、前記コンピュータ可読命令は、プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
（ａ）複数の予測モデル化プロシージャを実施することであって、前記予測モデル化プロシージャはそれぞれ、予測モデルと関連付けられ、各モデル化プロシージャを実施することは、初期予測問題を表す初期データセットに前記関連付けられる予測モデルを適合させることを含む、ことと、
（ｂ）前記適合予測モデルのそれぞれの第１の個別の精度スコアを判定することであって、各適合モデルの前記第１の精度スコアは、前記適合モデルが前記初期予測問題の１つまたは複数の成果を予測する精度を表す、ことと、
（ｃ）前記初期データセットに含まれる個別の観察を横断して特徴の値をシャッフルし、それによって、修正された予測問題を表す修正されたデータセットを生成することと、
（ｄ）前記適合予測モデルのそれぞれの第２の個別の精度スコアを判定することであって、各適合モデルの前記第２の精度スコアは、前記適合モデルが前記修正された予測問題の１つまたは複数の成果を予測する精度を表す、ことと、
（ｅ）前記適合モデル毎に前記特徴の個別のモデル特有の予測値を判定することであって、前記適合モデル毎の前記特徴のモデル特有の予測値は、前記適合モデルの第１および第２の精度スコアに基づく、ことと
を含む動作を実施させる、製造品。
（項目９５）
予測モデル化方法であって、前記予測モデル化方法は、
適合一次予測モデルを取得することであって、前記一次予測モデルは、１つまたは複数の第１の入力変数の値に基づいて、予測問題の１つまたは複数の出力変数の値を予測するように構成される、ことと、
前記適合一次モデルに二次予測モデル化プロシージャを実施することであって、前記二次モデル化プロシージャは、二次予測モデルと関連付けられ、前記適合一次モデルに前記二次予測モデル化プロシージャを実施することは、
複数の二次観察を含む、二次入力データを生成することであって、各二次観察は、１つまたは複数の第２の入力変数の個別の観察値と、前記出力変数の予測値とを含み、前記二次入力データを生成することは、二次観察毎に、前記第２の入力変数の個別の観察値および前記第１の入力変数の対応する観察値を取得することと、前記第１の入力変数の対応する観察値に前記一次予測モデルを適用し、前記出力変数の個別の予測値を生成することとを含む、ことと、
前記二次入力データから二次訓練データおよび二次試験データを生成することと、
前記二次予測モデルを前記二次訓練データに適合させることによって、前記適合一次モデルの適合二次予測モデルを生成することと、
前記二次試験データに前記適合一次モデルの適合二次予測モデルを試験することと
を含む、ことと
を含む、予測モデル化方法。
（項目９６）
前記適合一次モデルを取得することは、前記一次予測モデルと関連付けられる一次予測モデル化プロシージャを実施することを含み、前記一次予測モデル化プロシージャを実施することは、
複数の一次観察を含む一次入力データを取得することであって、各一次観察は、前記第１の入力変数の個別の観察値と、前記出力変数の対応する観察値とを含む、ことと、
前記一次入力データから、一次訓練データおよび一次試験データを生成することと、
前記一次予測モデルを前記一次訓練データに適合させることと、
前記試験データに前記適合一次予測モデルを試験することと
を含む、項目９５に記載の方法。
（項目９７）
前記適合一次モデルを取得することは、２つの適合予測モデルを混合することを含む、項目９５に記載の方法。
（項目９８）
前記適合一次モデルを取得することは、
少なくとも部分的に、前記予測問題の特性および／または前記個別の一次予測モデル化プロシージャの属性に基づいて、前記予測問題のための複数の一次予測モデル化プロシージャの好適性を判定することと、
前記予測問題のための選択されたモデル化プロシージャの判定された好適性に基づいて、前記複数の一次予測モデル化プロシージャから１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを選択することと、
前記１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを実施することと
を含む、項目９５に記載の方法。
（項目９９）
前記１つまたは複数の予測モデル化プロシージャを実施することは、
命令を複数の処理ノードに伝送することであって、前記命令は、前記選択されたモデル化プロシージャの実行のために前記処理ノードのリソースを割り付けるリソース割付スケジュールを備え、前記リソース割付スケジュールは、少なくとも部分的に、前記予測問題のための前記選択されたモデル化プロシージャの好適性に基づく、ことと、
前記リソース割付スケジュールに従った前記複数の処理ノードによる前記選択されたモデル化プロシージャの実行の結果を受信することであって、前記結果は、前記選択されたモデル化プロシージャによって生成される予測モデルを含む、ことと、
前記生成されたモデルから前記適合一次モデルを選択することと
を含む、項目９８に記載の方法。
（項目１００）
前記二次予測モデルは、ＲｕｌｅＦｉｔモデルおよび一般化付加モデルから成る群から選択される、項目９５に記載の方法。
（項目１０１）
前記二次モデルの交差検証を実施することをさらに含み、前記二次入力データは、少なくとも１つのデータセットを備え、前記二次訓練データを生成することは、前記データセットの第１のサブセットを取得することを含み、前記二次試験データを生成することは、前記データセットの第２のサブセットを取得することを含む、項目９５に記載の方法。
（項目１０２）
前記二次訓練データは、第１の二次訓練データであり、前記二次試験データは、第１の二次試験データであり、前記適合二次モデルは、第１の適合二次モデルであり、前記二次モデルの交差検証を実施することは、
（ａ）前記二次入力データから第２の二次訓練データおよび第２の二次試験データを生成することであって、前記第２の二次訓練データは、前記データセットの第３のサブセットを含み、前記第２の二次試験データは、前記データセットの第４のサブセットを含む、ことと、
（ｂ）前記二次予測モデルを前記第２の二次訓練データに適合させ、第２の適合二次予測モデルを取得することと、
（ｃ）前記第２の二次試験データに前記第２の適合二次予測モデルを試験することと
を含む、項目１０１に記載の方法。
（項目１０３）
少なくとも第１のパーティションと第２のパーティションとを含む複数のパーティションに前記データセットを分割することをさらに含む、項目１０２に記載の方法。
（項目１０４）
複数のパーティションに前記データセットを分割することは、前記データセット内の各観察を個別のパーティションに無作為に割り当てることを含む、項目１０３に記載の方法。
（項目１０５）
前記第１の二次訓練データは、前記データセットの第１のパーティションを備え、
前記第１の二次試験データは、前記第１のパーティションを除く前記データセットの全てのパーティションを備え、
前記第２の二次訓練データは、前記データセットの第２のパーティションを備え、
前記第２の二次試験データは、前記第２のパーティションを除く前記データセットの全てのパーティションを備える、
項目１０４に記載の方法。
（項目１０６）
前記第１の二次訓練データは、前記データセットの第１のパーティションのサブセットを備え、
前記第１の二次試験データは、前記第１のパーティションを除く前記データセットの全てのパーティションの個別のサブセットを備え、
前記第２の二次訓練データは、前記データセットの第２のパーティションのサブセットを備え、
前記第２の二次試験データは、前記第２のパーティションを除く前記データセットの全てのパーティションの個別のサブセットを備える、
項目１０４に記載の方法。
（項目１０７）
前記二次入力データは、第１のパーティションと、第２のパーティションとを備え、
前記データセットは、前記二次入力データの第１のパーティションを備え、
前記方法はさらに、前記二次入力データの第２のパーティションを備えるホールドアウトデータに、前記第１および第２の適合二次モデルを試験することを含む、
項目１０２に記載の方法。
（項目１０８）
いかなる予測モデルも前記ホールドアウトデータに適合されない、項目１０７に記載の方法。
（項目１０９）
前記二次予測モデル化プロシージャを実施することはさらに、前記二次予測モデルのネスト化交差検証を実施することを含む、項目９５に記載の方法。
（項目１１０）
前記二次入力データは、少なくとも１つのデータセットを備え、
前記二次予測モデルのネスト化交差検証を実施することは、
少なくとも前記データセットの第１のパーティションと前記データセットの第２のパーティションとを含む前記データセットの第１の複数のパーティションに前記データセットを分割することと、
少なくとも前記データセットの第１のパーティションの第１のパーティションと前記データセットの第１のパーティションの第２のパーティションとを含む前記データセットの第１のパーティションの複数のパーティションに前記データセットの第１のパーティションを分割することと
を含み、
前記二次訓練データは、前記データセットの第１のパーティションの第１のパーティションを備え、
前記二次試験データは、前記データセットの第１のパーティションの第１のパーティションを除く前記データセットの第１のパーティションの全てのパーティションを備える、
項目１０９に記載の方法。
（項目１１１）
前記二次訓練データは、第１の二次訓練データであり、前記二次試験データは、第１の二次試験データであり、前記適合二次モデルは、第１の適合二次モデルであり、前記二次予測モデルのネスト化交差検証を実施することはさらに、
（ａ）前記データセットの第１のパーティションから、第２の二次訓練データおよび第２の二次試験データを生成することであって、前記第２の二次訓練データは、前記データセットの第１のパーティションの第２のパーティションを備え、前記第２の二次試験データは、前記データセットの第１のパーティションの第２のパーティション以外の前記データセットの第１のパーティションの複数のパーティションを備える、ことと、
（ｂ）前記二次予測モデルを前記第２の二次訓練データに適合させ、第２の二次適合予測モデルを取得することと、
（ｃ）前記第２の二次試験データに前記第２の二次適合モデルを試験することと
を含む、項目１１０に記載の方法。
（項目１１２）
前記ネスト化交差検証を実施することはさらに、
前記データセットの第２のパーティションに前記第１の適合二次モデルおよび前記第２の適合二次モデルを試験することと、
前記データセットの第２のパーティションに前記第１および第２の適合二次モデルを試験することの結果に基づいて、前記第１の適合二次モデルを前記第２の適合二次モデルと比較することと
を含む、項目１１１に記載の方法。
（項目１１３）
前記適合予測モデルのそれぞれの精度スコアを判定することをさらに含み、各適合モデルの前記精度スコアは、前記適合モデルが１つまたは複数の予測問題の成果を予測する精度を表す、項目９５に記載の方法。
（項目１１４）
前記適合一次モデルの精度スコアと前記適合二次モデルの精度スコアとの間の相違を判定することをさらに含む、項目１１３に記載の方法。
（項目１１５）
前記適合二次モデルの精度スコアは、前記適合一次モデルの精度スコアを超える、項目１１４に記載の方法。
（項目１１６）
１つまたは複数の予測問題の成果を予測するために前記適合予測モデルのそれぞれによって使用される、計算リソースの量を判定することをさらに含む、項目９５に記載の方法。
（項目１１７）
前記適合一次モデルによって使用される前記計算リソースの量と前記適合二次モデルによって使用される前記計算リソースの量との間の相違を判定することをさらに含む、項目１１６に記載の方法。
（項目１１８）
前記適合二次モデルによって使用される前記計算リソースの量は、前記適合一次モデルによって使用される前記計算リソースの量未満である、項目１１７に記載の方法。
（項目１１９）
前記適合二次モデルを展開することをさらに含む、項目９５に記載の方法。
（項目１２０）
前記適合二次モデルを展開することは、前記予測問題のインスタンスを表す他のデータに前記適合二次モデルを適用することによって、複数の予測を生成することを含み、前記二次入力データは、前記他のデータを含まない、項目１１９に記載の方法。
（項目１２１）
前記適合二次モデルは、１つまたは複数の条件付き規則のセットを備え、前記１つまたは複数の条件付き規則のセットは、１つまたは複数の機械実行可能ｉｆ−ｔｈｅｎ文のセットを備える、項目１１９に記載の方法。
（項目１２２）
前記二次入力データは、第１の二次入力データであり、前記適合二次モデルを展開することはさらに、少なくとも部分的に第２の二次入力データに基づいて、前記適合二次モデルをリフレッシュすることを含む、項目１１９に記載の方法。
（項目１２３）
前記適合二次モデルは、第１の適合二次モデルであり、少なくとも部分的に前記第２の二次入力データに基づいて、前記適合二次モデルをリフレッシュすることは、
前記第２の二次入力データから、第２の二次訓練データおよび第２の二次試験データを生成することと、
前記二次予測モデルを前記第２の二次訓練データに適合させることによって、前記適合一次モデルの第２の適合二次モデルを生成することと、
前記第２の二次試験データに前記一次モデルの前記第２の適合二次モデルを試験することと、
前記第１の適合二次モデルおよび前記第２の適合二次モデルを混合し、リフレッシュされた二次予測モデルを生成することと
を含む、項目１２２に記載の方法。
（項目１２４）
前記適合二次モデルは、第１の適合二次モデルであり、少なくとも部分的に前記第２の二次入力データに基づいて、前記適合二次モデルをリフレッシュすることは、
前記第１の二次入力データの少なくとも一部と、前記第２の二次入力データの少なくとも一部とを備える、第３の二次入力データを生成することと、
前記第３の二次入力データから、第３の二次訓練データおよび第３の二次試験データを生成することと、
前記二次予測モデルを前記第３の二次訓練データに適合させることによって、前記適合一次モデルの第２の適合二次モデルを生成することと、
前記第３の二次試験データに前記一次モデルの前記第２の適合二次モデルを試験することと
を含む、項目１２２に記載の方法。
（項目１２５）
前記第１の入力変数は、前記第２の入力変数である、項目９５に記載の方法。
（項目１２６）
前記第１の入力変数および前記第２の入力変数は両方とも、特定の入力変数を含む、項目９５に記載の方法。
（項目１２７）
前記第１の入力変数のうちのいずれも、前記第２の入力変数に含まれない、項目９５に記載の方法。
（項目１２８）
前記二次モデル化プロシージャは、複数の二次モデル化プロシージャのうちの１つであり、前記二次予測モデルは、複数の第２の予測モデルのうちの１つであり、前記方法は、前記適合一次モデルに前記複数の二次モデル化プロシージャを実施し、それによって、前記適合一次モデルの複数の適合二次モデルを生成することを含む、項目９５に記載の方法。
（項目１２９）
前記適合二次予測モデルのそれぞれの精度スコアを判定することをさらに含み、各適合二次モデルの前記精度スコアは、前記適合二次モデルが１つまたは複数の予測問題の成果を予測する精度を表す、項目１２８に記載の方法。
（項目１３０）
前記精度スコアのうちのいずれが最高であるかを判定することと、
前記最高精度スコアを伴う前記適合二次モデルを展開することと
をさらに含む、項目１２９に記載の方法。
（項目１３１）
予測モデル化装置であって、
二次予測モデルと関連付けられる二次予測モデル化プロシージャを符号化する機械実行可能モジュールを記憶するように構成されるメモリであって、前記二次予測モデル化プロシージャは、少なくとも１つの前処理タスクと、少なくとも１つのモデル適合タスクとを含む、複数のタスクを含む、メモリと、
前記機械実行可能モジュールを実行するように構成される少なくとも１つのプロセッサであって、前記機械実行可能モジュールを実行することは、前記装置に、前記二次予測モデル化プロシージャを適合一次予測モデルに実施させ、前記二次予測モデル化プロシージャを適合一次予測モデルに実施させることは、
前記適合一次予測モデルを取得することを含む前記前処理タスクを実施することであって、前記一次予測モデルは、１つまたは複数の第１の入力変数の値に基づいて、予測問題の１つまたは複数の出力変数の値を予測するように構成される、ことと、
前記モデル適合タスクを実施することであって、前記モデル適合タスクを実施することは、
複数の二次観察を含む二次入力データを生成することであって、各二次観察は、１つまたは複数の第２の入力変数の個別の観察値と、前記出力変数の予測値とを含み、前記二次入力データを生成することは、二次観察毎に、前記第２の入力変数の個別の観察値および前記第１の入力変数の対応する観察値を取得することと、前記第１の入力変数の対応する観察値に前記一次予測モデルを適用し、前記出力変数の個別の予測値を生成することとを含む、ことと、
前記二次入力データから二次訓練データおよび二次試験データを生成することと、
前記二次予測モデルを前記二次訓練データに適合させることによって、前記適合一次モデルの適合二次予測モデルを生成することと、
前記二次試験データに前記適合一次モデルの適合二次予測モデルを試験することと
を含む、ことと
を含む、プロセッサと
を備える、装置。