СПОСОБ (ВАРИАНТЫ) И СИСТЕМА (ВАРИАНТЫ) СОЗДАНИЯ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

1. Компьютерный способ создания модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, способ выполняется в компьютерной системе машинного обучения, включающей в себя сервер; способ включает в себя:
осуществление доступа к хранилищу компьютерной системы машинного обучения, причем в хранилище хранится набор обучающих объектов, и каждый обучающий объект из набора обучающих объектов связан по меньшей мере с одним признаком и параметром интереса;
осуществление доступа к хранилищу компьютерной системы машинного обучения, причем в хранилище хранится по меньшей мере одно первичное дерево, причем по меньшей мере одно первичное дерево является по меньшей мере одной предварительной моделью прогнозирования в виде дерева принятия решений и включает в себя узлы, связанные с факторами и множеством листьев, связанных с окончаниями путей в первичном дереве, и каждый лист из множества листьев связан с набором значений листа, причем набор значений листа является параметрами интереса по меньшей мере подгруппы обучающих объектов, и связь между одним листом из множества листьев и набором значений листьев определяется с помощью сравнения по меньшей мере некоторых факторов и по меньшей мере одного признака соответствующего обучающего объекта, причем на каждом узле есть по меньшей мере два соответствующих листа;
передачу команды серверу системы машинного обучения на определение подгруппы параметров точности данного листа из множества листьев, причем данный лист является любым листом из множества листьев, обладающим по меньшей мере двумя значениями листа, а передача команды на определение включает в себя:
исключение одного значения из набора значений листа, связанного с данным листом,
определение модифицированного значения листа, причем модифицированное значение листа основано на значениях из набора значений листьев, оставшихся у данного листа после исключения,
вычисление суб-параметра точности на основе модифицированного значения листа и исключенного значения из набора значений листа, и
повторение исключения, определения и вычисления с другим значением из набора значений листьев, связанного с данным листом; и
передача команды серверу компьютерной системы машинного обучения на определение параметра точности данного листа на основе подгруппы параметров точности для данного листа.
2. Компьютерный способ по п. 1, в котором:
хранилище компьютерной системы машинного обучения является первым хранилищем и вторым хранилищем; и где:
первое хранилище компьютерной системы машинного обучения хранит набор обучающих объектов, и
второе хранилище компьютерной системы машинного обучения хранит множество листьев.
3. Способ определения точности обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, способ выполняется в компьютерной системе машинного обучения; способ включает в себя:
доступ из постоянного машиночитаемого носителя к обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, по меньшей мере частично созданной на основе набора обучающих объектов, и каждый обучающий объект из набора обучающих объектов связан по меньшей мере с одним признаком и параметром интереса; обученная модель прогнозирования в виде дерева принятия решений включает в себя узлы, связанные с факторами и множеством листьев, связанных с окончаниями путей в обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, и каждый из множества листьев связан с набором значений листа, причем набор значений листа является параметрами интереса по меньшей мере подгруппы обучающих объектов, и связь между одним листом из множества листьев и набором значений листьев определяется с помощью сравнения по меньшей мере некоторых факторов и по меньшей мере одного признака соответствующего обучающего объекта;
определение процессором подгруппы параметров точности данного листа, причем данный лист является любым листом из множества листьев, обладающим по меньшей мере двумя значениями листа, а определение включает в себя:
исключение одного значения из набора значений листа, связанного с данным листом,
определение модифицированного значения листа, причем модифицированное значение листа основано на значениях из набора значений листьев, оставшихся у данного листа после исключения,
вычисление суб-параметра точности на основе модифицированного значения листа и исключенного значения из набора значений листа, и
повторение исключения, определения и вычисления с другим значением из набора значений листьев, связанного с данным листом; и
определение процессором параметра точности данного листа на основе подгруппы параметров точности для данного листа.
4. Способ по п. 3, в котором точность модели прогнозирования в виде дерева принятия решений определяют на основе проделанного один раз сравнения по меньшей мере некоторых факторов и по меньшей мере одного признака соответствующего обучающего объекта.
5. Способ по п. 3, в котором при сравнении по меньшей мере некоторых факторов и признаков соответствующего обучающего объекта выполняют сравнение процессором условия, связанного по меньшей мере с некоторыми факторами и значениями, связанными с одним из признаков соответствующего обучающего объекта.
6. Способ по п. 3, в котором дополнительно выполняют определение процессором точности модели прогнозирования в виде дерева принятия решений на основе параметра точности листа.
7. Способ по п. 6, в котором определение процессором параметра точности модели прогнозирования в виде дерева принятия решений основано на множестве параметров точности листьев, причем каждый из множества параметров точности листьев определен для каждого листа из множества листьев на основе данной подгруппы параметров точности, причем данная подгруппа параметров точности определена для каждого листа посредством исключения, определения, вычисления и повторения.
8. Способ по п. 3, в котором при определении подгруппы параметров точности для данного листа выполняют повторение этапов исключения, определения и вычисления для каждого значения из набора значений листьев, связанного с данным листом.
9. Способ по п. 3, в котором определение подгруппы параметров точности для данного листа повторяют для каждого листа модели прогнозирования в виде дерева принятия решений.
10. Способ по п. 3, в котором признаки указывают по меньшей мере либо на число щелчков мышью, либо на число просмотров, либо на ранжирование документов, либо на URL, либо на доменное имя, либо на IP-адрес, либо на поисковой запрос, либо на ключевое слово.
11. Способ по п. 3, в котором параметр интереса указывает по меньшей мере либо на прогнозирование поискового результата, либо на вероятность щелчка мышью, либо на релевантность документа, либо на пользовательский интерес, либо на поисковое намерение пользователя, либо на URL, либо на число щелчков мышью, либо на отношение количества щелчков мышью к количеству показов (CTR).
12. Способ по п. 3, в котором параметр точности модели прогнозирования в виде дерева принятия решений показывает прогностическую способность, связанную с моделью прогнозирования в виде дерева принятия решений.
13. Способ по п. 3, в котором каждый из факторов связан либо с (i) условием, применимым к двоичному признаку, либо с (ii) условием, применимым к численному признаку либо с (iii) условием, применимым к категориальному признаку.
14. Способ по п. 3, в котором по меньшей мере один признак является либо (i) двоичным признаком, либо (ii) численным признаком, либо (iii) категориальным признаком.
15. Способ создания обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, способ выполняется в компьютерной системе машинного обучения; способ включает в себя:
осуществление доступа из постоянного машиночитаемого носителя к набору факторов;
идентификацию процессором из набора факторов фактора, связанного с наилучшим параметром точности предварительно обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, для данного положения узла, связанного с фактором в предварительно обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, причем наилучший параметр точности предварительно обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений выбирается из множества параметров точности множества предварительных моделей прогнозирования в виде дерева принятия решений, причем множество параметров точности множества предварительных моделей прогнозирования в виде дерева принятия решений было создано в соответствии со способом по п. 5;
связь процессором фактора с данным положением узла создающейся обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений; и
создание процессором обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, причем обученная модель прогнозирования в виде дерева принятия решений включает в себя узел, связанный с фактором для данного положения.
16. Способ по п. 15, в котором каждый из множества параметров точности связан с соответствующей моделью из множества предварительных моделей прогнозирования в виде дерева принятия решений.
17. Способ по п. 15, в котором дополнительно выполняют:
идентификацию процессором другого фактора из набора факторов, причем этот другой фактор связан с наилучшим параметром точности другой предварительно обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений для другого данного положения другого узла, связанного с другим фактором в другой предварительно обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений;
и связывание процессором другого фактора с другим данным положением другого узла создающейся обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений.
18. Способ по п. 17, в котором обученная модель прогнозирования в виде дерева принятия решений дополнительно включает в себя другой узел, связанный с другим фактором для другого данного положения.
19. Способ создания обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, способ выполняется в компьютерной системе машинного обучения; способ включает в себя:
осуществление доступа с постоянного машиночитаемого носителя к множеству первичных деревьев, причем множество первичных деревьев является множеством предварительных моделей прогнозирования в виде дерева принятия решений, и каждое из множества первичных деревьев по меньшей мере частично создано на основе обучающих объектов, а каждый обучающий объект из набора обучающих объектов связан по меньшей мере с одним признаком и параметром интереса, причем каждое из множества первичных деревьев включает в себя узел, связанный с одним фактором из множества факторов и множеством листьев, связанных с окончаниями путей в каждом из множества первичных деревьев, а каждый из множества листьев связано с набором значений листа, причем набор значений листа является параметрами интереса по меньшей мере подгруппы обучающих объектов, и связь между одним листом из множества листьев и набором значений листа определяется сравнением по меньшей мере некоторых факторов и по меньшей мере одного признака соответствующего обучающего объекта;
определение процессором параметра точности первичного дерева для каждого из множества первичных деревьев, причем определение параметра точности первичного дерева для данного первичного дерева включает в себя:
определение процессором подгруппы параметров точности данного листа данного первичного дерева, причем данный лист является любым листом из множества листьев, обладающим по меньшей мере двумя значениями листа, а определение включает в себя:
исключение одного значения из набора значений листа, связанного с данным листом,
определение модифицированного значения листа, причем модифицированное значение листа основано на значениях из набора значений листьев, оставшихся у данного листа после исключения,
вычисление суб-параметра точности на основе модифицированного значения листа и исключенного значения из набора значений листа, и
повторение исключения, определения и вычисления с другим значением из набора значений листьев, связанного с данным листом; и
определение процессором параметра точности данного листа, основанного на подгруппе параметров точности для данного листа,
определение процессором параметра точности первичного дерева для данного первичного дерева на основе параметра точности листа;
идентификацию процессором из множества факторов определенного фактора, связанного с наилучшим параметром точности первичного дерева, причем определенный фактор связан с первичным деревом из множества первичных деревьев, имеющих наилучший параметр первичного дерева;
связывание процессором определенного фактора по меньшей мере с одним узлом первого уровня создающейся обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений; и
создание процессором обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, причем обученная модель прогнозирования в виде дерева принятия решений включает в себя по меньшей мере один узел, связанный с определенным фактором для данного положения.
20. Способ по п. 19, в котором определение подгруппы параметров точности для данного листа повторяют для каждого листа модели прогнозирования в виде дерева принятия решений.
21. Способ по п. 19, в котором:
определенный фактор является первым определенным фактором;
по меньшей мере один узел является по меньшей мере одним узлом первого уровня;
множество листьев являются первым множеством листьев и вторым множеством листьев;
множество первичных деревьев является первым множеством деревьев и вторым множеством деревьев, причем второе множество первичных деревьев включает в себя второе множество листьев, связанное с окончаниями путей в каждом из второго множества первичных деревьев; и
в котором дополнительно выполняют:
доступ из постоянного машиночитаемого носителя ко второму множеству первичных деревьев, причем каждое дерево из второго множества первичных деревьев по меньшей мере частично создано на основе набора обучающих объектов, и каждое дерево из второго множества первичных деревьев включает в себя по меньшей мере один узел первого уровня, связанный с первым определенным фактором и по меньшей мере одним узлом второго уровня, связанным с одним фактором из множества факторов, а каждый из второго множества листьев связан со вторым набором значений листа, причем второй набор значений листа является параметрами интереса по меньшей мере подгруппы обучающих объектов, связь между каждым листом из второго множества листьев и вторым набором значений листа определяется сравниванием по меньшей мере некоторых факторов и по меньшей мере одного признака соответствующего обучающего объекта,
определение процессором второго параметра точности первичного дерева для каждого из второго множества первичных деревьев, причем определение второго параметра точности первичного дерева для данного первичного дерева из второго множества первичных деревьев включает в себя:
определение процессором подгруппы параметров точности для данного листа данного первичного дерева из второго множества первичных деревьев, и определение включает в себя:
исключение одного значения из второго набора значений листа, связанного с данным листом,
определение модифицированного значения листа, причем модифицированное значение листа основано на значениях из второго набора значений листьев, оставшихся у данного листа после исключения,
вычисление суб-параметра точности на основе модифицированного значения листа и исключенного значения из второго набора значений листа, и
повторение исключения, определения и вычисления с другим значением из набора значений листьев, связанного с данным листом; и
определение процессором параметра точности данного листа на основе подгруппы параметров точности для данного листа, и
определение процессором параметра точности первичного дерева для данного первичного дерева из второго множества первичных деревьев на основе параметра точности листа;
повторение процессором определения параметра точности первичного дерева для данного первичного дерева из второго множества первичных деревьев на основе параметра точности листа по меньшей мере для подгруппы второго множества первичных деревьев;
идентификацию процессором из множества факторов второго определенного фактора, связанного с наилучшим параметром точности первичного дерева, причем второй определенный фактор связан с данным деревом из второго множества первичных деревьев, имеющих наилучший параметр точности первичного дерева,
связывание процессором второго определенного фактора со вторым уровнем создаваемой обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений; и
создание процессором обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, причем обученная модель прогнозирования в виде дерева принятия решений включает в себя первый уровень, связанный с первым определенным фактором, и второй уровень, связанный со вторым определенным фактором.
22. Компьютерная система машинного обучения для создания модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, компьютерная система машинного обучения включает в себя сервер, процессор и хранилище, и процессор выполнен с возможностью осуществлять:
доступ к хранилищу компьютерной системы машинного обучения, причем в хранилище хранится набор обучающих объектов, и каждый обучающий объект из набора обучающих объектов связан по меньшей мере с одним признаком и параметром интереса;
доступ к хранилищу компьютерной системы машинного обучения, причем в хранилище хранится по меньшей мере одно первичное дерево, причем по меньшей мере одно первичное дерево является по меньшей мере одной предварительной моделью прогнозирования в виде дерева принятия решений и включает в себя узлы, связанные с факторами и множеством листьев, связанных с окончаниями путей в первичном дереве, и каждый лист из множества листьев связан с набором значений листа, причем набор значений листа является параметрами интереса по меньшей мере подгруппы обучающих объектов, и связь между одним листом из множества листьев и набором значений листьев определяется с помощью сравнения по меньшей мере некоторых факторов и по меньшей мере одного признака соответствующего обучающего объекта, причем на каждом узле есть по меньшей мере два соответствующих листа;
передача команды серверу системы машинного обучения на определение подгруппы параметров точности данного листа из множества листьев, причем данный лист является любым листом из множества листьев, обладающим по меньшей мере двумя значениями листа, а передача команды на определение включает в себя:
исключение одного значения из набора значений листа, связанного с данным листом,
определение модифицированного значения листа, причем модифицированное значение листа основано на значениях из набора значений листьев, оставшихся у данного листа после исключения,
вычисление суб-параметра точности на основе модифицированного значения листа и исключенного значения из набора значений листа, и
повторение исключения, определения и вычисления с другим значением из набора значений листьев, связанного с данным листом; и
передача команды серверу компьютерной системы машинного обучения на определение параметра точности данного листа на основе подгруппы параметров точности для данного листа.
23. Компьютерная система машинного обучения по п. 22, в которой:
хранилище компьютерной системы машинного обучения является первым хранилищем, и вторым хранилищем; и где:
первое хранилище компьютерной системы машинного обучения хранит набор обучающих объектов, и
второе хранилище компьютерной системы машинного обучения хранит множество листьев.
24. Компьютерная система определения точности обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, система включает в себя сервер, процессор и постоянный машиночитаемый носитель, и процессор выполнен с возможностью осуществлять:
доступ из постоянного машиночитаемого носителя к обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, по меньшей мере частично созданной на основе набора обучающих объектов, и каждый обучающий объект из набора обучающих объектов связан по меньшей мере с одним признаком и параметром интереса; обученная модель прогнозирования в виде дерева принятия решений включает в себя узлы, связанные с факторами и множеством листьев, связанных с окончаниями путей в обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, и каждый из множества листьев связан с набором значений листа, причем набор значений листа является параметрами интереса по меньшей мере подгруппы обучающих объектов, и связь между одним листом из множества листьев и набором значений листьев определяется с помощью сравнения по меньшей мере некоторых факторов и по меньшей мере одного признака соответствующего обучающего объекта;
определение подгруппы параметров точности данного листа, причем данный лист является любым листом из множества листьев, обладающим по меньшей мере двумя значениями листа, а при определении процессор выполнен с возможностью осуществлять:
исключение одного значения из набора значений листа, связанного с данным листом,
определение модифицированного значения листа, причем модифицированное значение листа основано на значениях из набора значений листьев, оставшихся у данного листа после исключения,
вычисление суб-параметра точности на основе модифицированного значения листа и исключенного значения из набора значений листа, и
повторение исключения, определения и вычисления с другим значением из набора значений листьев, связанного с данным листом; и
определение параметра точности данного листа на основе подгруппы параметров точности для данного листа.
25. Система по п. 24, в которой процессор выполнен с возможностью определять точность модели прогнозирования в виде дерева принятия решений на основе проделанного один раз сравнения по меньшей мере некоторых факторов и по меньшей мере одного признака соответствующего обучающего объекта.
26. Система по п. 24, в которой при сравнении по меньшей мере некоторых факторов и признаков соответствующего обучающего объекта процессор, выполнен с возможностью сравнивать условие, связанное по меньшей мере с некоторыми факторами и значение, связанное с одним из признаков соответствующего обучающего объекта.
27. Система по п. 24, в которой процессор выполнен с возможностью определять точность модели прогнозирования в виде дерева принятия решений на основе параметра точности листа.
28. Система по п. 27, в которой процессор выполнен с возможностью определять параметр точности модели прогнозирования в виде дерева принятия решений на основе параметров точности листьев, причем каждый из множества параметров точности листьев определен для каждого листа из множества листьев на основе данной подгруппы параметров точности, причем данная подгруппа параметров точности определена для каждого листа посредством исключения, определения, вычисления и повторения.
29. Система по п. 24, в которой процессор выполнен с возможностью определять подгруппу параметров точности для данного листа, что включает в себя повторение этапов исключения, определения и вычисления для каждого значения из набора значений листьев, связанного с данным листом.
30. Система по п. 24, в которой процессор выполнен с возможностью определять подгруппу параметров точности для данного листа, и это определение повторяется для каждого листа модели прогнозирования в виде дерева принятия решений.
31. Система по п. 24, в которой признаки указывают по меньшей мере либо на число щелчков мышью, либо на число просмотров, либо на ранжирование документов, либо на URL, либо на доменное имя, либо на IP-адрес, либо на поисковой запрос, либо на ключевое слово.
32. Система по п. 24, в которой параметр интереса указывает по меньшей мере либо на прогнозирование поискового результата, либо на вероятность щелчка мышью, либо на релевантность документа, либо на пользовательский интерес, либо на поисковое намерение пользователя, либо на URL, либо на число щелчков мышью, либо на отношение количества щелчков мышью к количеству показов (CTR).
33. Система по п. 24, в которой параметр точности модели прогнозирования в виде дерева принятия решений показывает прогностическую способность, связанную с моделью прогнозирования в виде дерева принятия решений.
34. Система по п. 24, в которой каждый из факторов связан либо с (i) условием, применимым к двоичному признаку, либо с (ii) условием, применимым к численному признаку, либо с (iii) условием, применимым к категориальному признаку.
35. Система по п. 24, в которой по меньшей мере один признак является либо (i) двоичным признаком, либо (ii) численным признаком, либо (iii) категориальным признаком.
36. Компьютерная система машинного обучения для создания обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, компьютерная система машинного обучения включает в себя сервер, процессор и постоянный машиночитаемый носитель, и процессор выполнен с возможностью осуществлять:
доступ из постоянного машиночитаемого носителя к набору факторов;
идентификацию из набора факторов фактора, связанного с наилучшим параметром точности предварительно обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, для данного положения узла, связанного с фактором в предварительно обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, причем наилучший параметр точности предварительно обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений выбирается из множества параметров точности множества предварительных моделей прогнозирования в виде дерева принятия решений, причем множество параметров точности множества предварительных моделей прогнозирования в виде дерева принятия решений было создано в соответствии со способом по п. 26;
связывание фактора с данным положением узла создающейся обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений; и
создание обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, причем обученная модель прогнозирования в виде дерева принятия решений включает в себя узел, связанный с фактором для данного положения.
37. Система по п. 36, в которой каждый из множества параметров точности связан с соответствующей моделью из множества предварительных моделей прогнозирования в виде дерева принятия решений.
38. Система по п. 36, в которой процессор выполнен с дополнительной возможностью осуществлять:
идентификацию другого фактора из набора факторов, причем этот другой фактор связан с наилучшим параметром точности другой предварительно обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений для другого данного положения другого узла, связанного с другим фактором в другой предварительно обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений;
связывание другого фактора с другим данным положением другого узла создающейся обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений.
39. Система по п. 38, в которой обученная модель прогнозирования в виде дерева принятия решений также включает в себя другой узел, связанный с другим фактором для другого данного положения.
40. Компьютерная система машинного обучения для создания обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, компьютерная система машинного обучения включает в себя сервер, процессор и постоянный машиночитаемый носитель, и процессор выполнен с возможностью осуществлять:
доступ с постоянного машиночитаемого носителя к множеству первичных деревьев, причем множество первичных деревьев является множеством предварительных моделей прогнозирования в виде дерева принятия решений, и каждое из множества первичных деревьев по меньшей мере частично создано на основе обучающих объектов, а каждый обучающий объект из набора обучающих объектов связан по меньшей мере с одним признаком и параметром интереса, причем каждое из множества первичных деревьев включает в себя узел, связанный с одним фактором из множества факторов и множеством листьев, связанных с окончаниями путей в каждом из множества первичных деревьев, а каждый из множества листьев связан с набором значений листа, причем набор значений листа является параметрами интереса по меньшей мере подгруппы обучающих объектов, и связь между одним листом из множества листьев и набором значений листа определяется сравнением по меньшей мере некоторых факторов и по меньшей мере одного признака соответствующего обучающего объекта;
определение параметра точности первичного дерева для каждого из множества первичных деревьев, причем при определении параметра точности первичного дерева для данного первичного дерева процессор выполнен с возможностью осуществлять:
определение подгруппы параметров точности данного листа данного первичного дерева, причем данный лист является любым листом из множества листьев, обладающим по меньшей мере двумя значениями листа, а определение включает в себя:
исключение одного значения из набора значений листа, связанного с данным листом,
определение модифицированного значения листа, причем модифицированное значение листа основано на значениях из набора значений листьев, оставшихся у данного листа после исключения,
вычисление суб-параметра точности на основе модифицированного значения листа и исключенного значения из набора значений листа, и
повторение исключения, определения и вычисления с другим значением из набора значений листьев, связанного с данным листом; и
определение параметра точности данного листа на основе подгруппы параметров точности для данного листа, и
определение параметра точности первичного дерева для данного первичного дерева на основе параметра точности листа;
идентификацию из множества факторов определенного фактора, связанного с наилучшим параметром точности первичного дерева, причем определенный фактор связан с первичным деревом из множества первичных деревьев, имеющих наилучший параметр первичного дерева;
связывание определенного фактора по меньшей мере с одним узлом создающейся обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений; и
создание обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, причем обученная модель прогнозирования в виде дерева принятия решений включает в себя по меньшей мере один узел первого уровня, связанный с определенным фактором для данного положения.
41. Система по п. 40, в которой:
определенный фактор является первым определенным фактором;
по меньшей мере один узел является по меньшей мере одним узлом первого уровня;
множество листьев являются первым множеством листьев и вторым множеством листьев;
множество первичных деревьев является первым множеством деревьев и вторым множеством деревьев, причем второе множество первичных деревьев включает в себя второе множество листьев, связанное с окончаниями путей в каждом из второго множества первичных деревьев; и
в котором процессор дополнительно выполнен с возможностью осуществлять:
доступ из постоянного машиночитаемого носителя ко второму множеству первичных деревьев, причем каждое дерево из второго множества первичных деревьев по меньшей мере частично создано на основе набора обучающих объектов, и каждое дерево из второго множества первичных деревьев включает в себя по меньшей мере один узел первого уровня, связанный с первым определенным фактором и по меньшей мере одним узлом второго уровня, связанным с одним фактором из множества факторов, а каждый из второго множества листов связан со вторым набором значений листа, причем второй набор значений листа является параметрами интереса по меньшей мере подгруппы обучающих объектов, связь между каждым листом из второго множества листьев и вторым набором значений листа определяется сравниванием по меньшей мере некоторых факторов и по меньшей мере одного признака соответствующего обучающего объекта,
определение второго параметра точности первичного дерева для каждого из второго множества первичных деревьев, причем при определении второго параметра точности первичного дерева для данного первичного дерева из второго множества первичных деревьев процессор выполнен с возможностью осуществлять:
определение подгруппы параметров точности для данного листа данного первичного дерева из второго множества первичных деревьев, и определение включает в себя:
исключение одного значения из второго набора значений листа, связанного с данным листом,
определение модифицированного значения листа, причем модифицированное значение листа основано на значениях из второго набора значений листьев, оставшихся у данного листа после исключения,
вычисление суб-параметра точности на основе модифицированного значения листа и исключенного значения из второго набора значений листа, и
повторение исключения, определения и вычисления с другим значением из набора значений листьев, связанного с данным листом; и
определение параметра точности данного листа на основе подгруппы параметров точности для данного листа, и
определение параметра точности первичного дерева для данного первичного дерева из второго множества первичных деревьев на основе параметра точности листа;
повторение определения параметра точности первичного дерева для данного первичного дерева из второго множества первичных деревьев на основе параметра точности листа по меньшей мере для подгруппы второго множества первичных деревьев;
идентификацию из множества факторов второго определенного фактора, связанного с наилучшим параметром точности первичного дерева, причем второй определенный фактор связан с данным деревом из второго множества первичных деревьев, имеющих наилучший параметр точности первичного дерева,
связывание второго определенного фактора со вторым уровнем создаваемой обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений; и
создание обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, причем обученная модель прогнозирования в виде дерева принятия решений включает в себя первый уровень, связанный с первым определенным фактором, и второй уровень, связанный со вторым определенным фактором.
42. Система по п. 40, в которой процессор выполнен с возможностью определять подгруппу параметров точности для данного листа, и это определение повторяется для каждого листа модели прогнозирования в виде дерева принятия решений.