ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВАЖНОСТИ АТРИБУТОВ

1. Способ определения важности атрибутов, определенных во множестве моделей важности атрибутов, выбранных из множества доступных моделей важности атрибутов, содержащий:
определение упорядоченного набора группы атрибутов посредством применения множества моделей важности атрибутов к множеству атрибутов, упорядоченный набор группы атрибутов содержит множество атрибутов с последовательностью ранжированных атрибутов;
определение группы важных атрибутов согласно функции оценки поднабора посредством применения по меньшей мере одной модели важности атрибутов согласно функции оценки поднабора, и по меньшей мере одного классификатора к множеству атрибутов;
создание последовательности объединенных ранжированных атрибутов посредством совмещения в нисходящем порядке ранжирования упорядоченного набора группы атрибутов и группы важных атрибутов согласно функции оценки поднабора в соответствии с одним из режима модели с ограничениями и режима модели без ограничений;
создание нормализованного ряда важности атрибутов для каждого атрибута в последовательности объединенных ранжированных атрибутов, нормализованный ряд важности имеет нормализованный вес;
создание набора маркированных атрибутов посредством маркировки каждого атрибута в последовательности объединенных ранжированных атрибутов, причем номер секции основан на рекурсивном секционировании множества атрибутов посредством весового диапазона нормализованного ряда важности атрибутов;
определение условного максимального количества атрибутов из набора маркированных атрибутов и группы важных атрибутов согласно функции оценки поднабора;
назначение в качестве атрибутов для дальнейшего рассмотрения множества атрибутов в двух наивысших секциях набора маркированных атрибутов, имеющих ранг, не равняющийся нулю, в нормализованном ряду важности атрибутов, и следующего наивысшего атрибута в наборе маркированных атрибутов, до достижения условного максимального количества атрибутов;
назначение в качестве дополнительных атрибутов для дальнейшего рассмотрения каждого из множества атрибутов в группе важных атрибутов согласно функции оценки поднабора, имеющих ранг больше нуля и не назначенных в качестве атрибутов для дальнейшего рассмотрения;
создание повышенных атрибутов посредством повышения нормализованного веса каждого атрибута в группе важных атрибутов согласно функции оценки поднабора, который также назначен в качестве атрибута для дальнейшего рассмотрения;
создание порядка атрибутов в соответствии с нормализованным весом для каждого соответствующего атрибута из повышенных атрибутов, атрибутов, назначенных для дальнейшего рассмотрения, которые не находятся в повышенных атрибутах, и дополнительных атрибутов, назначенных для дальнейшего рассмотрения, которые не находятся в повышенных атрибутах;
создание упорядоченного набора атрибутов для каждого атрибута в одном из порядка атрибутов и измененного порядка атрибутов посредством расположения каждого вхождения каждого атрибута в каждую из множества моделей важности атрибутов в нисходящем порядке в соответствии с количеством вхождений;
создание нормализованного глобального ранга для каждого атрибута в одном из порядка атрибутов и измененного порядка атрибутов посредством умножения количества вхождений каждого атрибута в один из порядка атрибутов и измененного порядка атрибутов на количество вхождений каждого атрибута в каждый упорядоченный набор атрибутов, среднее значение нормализованного веса каждого соответствующего атрибута из нормализованного ряда важности атрибутов и нормализованного веса каждого атрибута из повышенных атрибутов; и
создание одного из нормализованного списка ранжирования и измененного нормализованного списка ранжирования для каждого атрибута в нормализованном глобальном ранге с использованием процессора вычислительной машины.
2. Способ по п. 1, дополнительно содержащий:
вычисление показателя точности классификации для целевого атрибута с использованием алгоритма классификации на множестве атрибутов, каждом атрибуте в последовательности объединенных ранжированных атрибутов и каждом атрибуте упорядоченного набора атрибутов в соответствии с количеством вхождений.
3. Способ по п. 2, дополнительно содержащий:
.
идентификацию каждого атрибута, занимающего более высокую позицию в нормализованном глобальном ранге, чем заранее установленный ранг, в качестве нового обнаруженного атрибута
4. Способ по п. 3, дополнительно содержащий:
вычисление величины производительности с использованием количества новых обнаруженных атрибутов, количества множества атрибутов, количества множества атрибутов в группе важных атрибутов согласно функции оценки поднабора, показателя точности классификации для целевого атрибута, количества множества моделей важности атрибутов и количества доступных моделей важности атрибутов.
5. Способ по п. 1, в котором измененный порядок атрибутов создан посредством удаления по меньшей мере одного из множества атрибутов из порядка атрибутов.
6. Способ по п. 1, в котором измененный нормализованный список ранжирования создан посредством удаления по меньшей мере одного из множества атрибутов из нормализованного списка ранжирования.
7. Способ по п. 1, в котором каждый атрибут в последовательности объединенных ранжированных атрибутов ограничен режимом модели с ограничениями к каждому атрибуту в группе важных атрибутов согласно функции оценки поднабора.
8. Устройство для долговременного хранения инструкций, хранящее в материальном виде выполняемые компьютером инструкции для определения важности атрибутов, определенных во множестве моделей важности атрибутов, выбранных из множества доступных моделей важности атрибутов, при выполнении инструкции осуществляют:
определение упорядоченного набора группы атрибутов посредством применения множества моделей важности атрибутов к множеству атрибутов, упорядоченный набор группы атрибутов содержит множество атрибутов с последовательностью ранжированных атрибутов;
определение группы важных атрибутов согласно функции оценки поднабора посредством применения по меньшей мере одной модели важности атрибутов согласно функции оценки поднабора, и по меньшей мере одного классификатора к множеству атрибутов;
создание последовательности объединенных ранжированных атрибутов посредством совмещения в нисходящем порядке ранжирования упорядоченного набора группы атрибутов и группы важных атрибутов согласно функции оценки поднабора в соответствии с одним из режима модели с ограничениями и режима модели без ограничений;
создание нормализованного ряда важности атрибутов для каждого атрибута в последовательности объединенных ранжированных атрибутов, нормализованный ряд важности имеет нормализованный вес;
создание набора маркированных атрибутов посредством маркировки каждого атрибута в последовательности объединенных ранжированных атрибутов, причем номер секции основан на рекурсивном секционировании множества атрибутов посредством весового диапазона нормализованного ряда важности атрибутов;
определение условного максимального количества атрибутов из набора маркированных атрибутов и группы важных атрибутов согласно функции оценки поднабора;
назначение в качестве атрибутов для дальнейшего рассмотрения множества атрибутов в двух наивысших секциях набора маркированных атрибутов, имеющих ранг, не равняющийся нулю, в нормализованном ряду важности атрибутов и следующего наивысшего атрибута в наборе маркированных атрибутов до достижения условного максимального количества атрибутов;
назначение в качестве дополнительных атрибутов для дальнейшего рассмотрения каждого из множества атрибутов в группе важных атрибутов согласно функции оценки поднабора, имеющих ранг больше нуля и которые не назначены в качестве атрибутов для дальнейшего рассмотрения;
создание повышенных атрибутов посредством повышения нормализованного веса каждого атрибута в группе важных атрибутов согласно функции оценки поднабора, который также назначен в качестве атрибута для дальнейшего рассмотрения;
создание порядка атрибутов в соответствии с нормализованным весом для каждого соответствующего атрибута из повышенных атрибутов, атрибутов, назначенных для дальнейшего рассмотрения, которые не находятся в повышенных атрибутах, и дополнительных атрибутов, назначенных для дальнейшего рассмотрения, которые не находятся в повышенных атрибутах;
создание упорядоченного набора атрибутов для каждого атрибута в одном из порядка атрибутов и измененного порядка атрибутов посредством расположения каждого вхождения каждого атрибута в каждую из множества моделей важности атрибутов в нисходящем порядке в соответствии с количеством вхождений;
создание нормализованного глобального ранга для каждого атрибута в одном из порядка атрибутов и измененного порядка атрибутов посредством умножения количества вхождений каждого атрибута в один из порядка атрибутов и измененного порядка атрибутов на количество вхождений каждого атрибута в каждый упорядоченный набор атрибутов, среднее значение нормализованного веса каждого соответствующего атрибута из нормализованного ряда важности атрибутов и нормализованного веса каждого атрибута из повышенных атрибутов; и
создание одного из нормализованного списка ранжирования и измененного нормализованного списка ранжирования для каждого атрибута в нормализованном глобальном ранге.
9. Устройство для хранения инструкций по п. 8, дополнительно содержащее:
вычисление показателя точности классификации для целевого атрибута с использованием алгоритма классификации на множестве атрибутов, каждом атрибуте в последовательности объединенных ранжированных атрибутов и каждом атрибуте упорядоченного набора атрибутов в соответствии с количеством вхождений.
10. Устройство для хранения инструкций по п. 9, дополнительно содержащее:
идентификацию каждого атрибута, занимающего более высокую позицию в нормализованном глобальном ранге, чем заранее установленный ранг, который обозначает новый обнаруженный атрибут.
11. Устройство для хранения инструкций по п. 10, дополнительно содержащее:
вычисление величины производительности с использованием количества новых обнаруженных атрибутов, количества множества атрибутов, количества множества атрибутов в группе важных атрибутов согласно функции оценки поднабора, показателя точности классификации для целевого атрибута, количества множества моделей важности атрибутов и количества доступных моделей важности атрибутов.
12. Устройство для хранения инструкций по п. 8, в котором измененный порядок атрибутов создан посредством удаления по меньшей мере одного из множества атрибутов из порядка атрибутов.
13. Устройство для хранения инструкций по п. 8, в котором измененный нормализованный список ранжирования создан посредством удаления по меньшей мере одного из множества атрибутов из нормализованного списка ранжирования.
14. Устройство для хранения инструкций по п. 8, в котором каждый атрибут в последовательности объединенных ранжированных атрибутов ограничен режимом модели с ограничениями к каждому атрибуту в группе важных атрибутов согласно функции оценки поднабора.
15. Устройство для долговременного хранения инструкций, хранящее в материальном виде выполняемые компьютером инструкции для определения важности атрибутов, определенных во множестве моделей важности атрибутов, выбранных из множества доступных моделей важности атрибутов, при выполнении инструкции осуществляют:
определение упорядоченного набора группы атрибутов посредством применения множества моделей важности атрибутов к множеству атрибутов, упорядоченный набор группы атрибутов содержит множество атрибутов с последовательностью ранжированных атрибутов;
определение группы важных атрибутов согласно функции оценки поднабора посредством применения по меньшей мере одной модели важности атрибутов согласно функции оценки поднабора, и по меньшей мере одного классификатора к атрибутам;
создание последовательности объединенных ранжированных атрибутов посредством совмещения в нисходящем порядке ранжирования упорядоченного набора группы атрибутов и группы важных атрибутов согласно функции оценки поднабора в соответствии с режимом модели с ограничениями, ограничивающим каждый атрибут в последовательности объединенных ранжированных атрибутов каждым атрибутом в группе важных атрибутов согласно функции оценки поднабора;
создание нормализованного ряда важности атрибутов для каждого атрибута в последовательности объединенных ранжированных атрибутов, нормализованный ряд важности имеет нормализованный вес;
создание набора маркированных атрибутов посредством маркировки каждого атрибута в последовательности объединенных ранжированных атрибутов, причем номер секции основан на рекурсивном секционировании множества атрибутов посредством весового диапазона нормализованного ряда важности атрибутов;
определение условного максимального количества атрибутов из набора маркированных атрибутов и группы важных атрибутов согласно функции оценки поднабора;
назначение в качестве атрибутов для дальнейшего рассмотрения множества атрибутов в двух наивысших секциях набора маркированных атрибутов, имеющих ранг, не равняющийся нулю, в нормализованном ряду важности атрибутов и следующего наивысшего атрибута в наборе маркированных атрибутов до достижения условного максимального количества атрибутов;
назначение в качестве дополнительных атрибутов для дальнейшего рассмотрения каждого из множества атрибутов в группе важных атрибутов согласно функции оценки поднабора, имеющих ранг больше нуля и которые не назначены в качестве атрибутов для дальнейшего рассмотрения;
создание повышенных атрибутов посредством повышения нормализованного веса каждого атрибута в группе важных атрибутов согласно функции оценки поднабора, который также назначен в качестве атрибута для дальнейшего рассмотрения;
создание порядка атрибутов в соответствии с нормализованным весом для каждого соответствующего атрибута из повышенных атрибутов, атрибутов, назначенных для дальнейшего рассмотрения, которые не находятся в повышенных атрибутах, и дополнительных атрибутов, назначенных для дальнейшего рассмотрения, которые не находятся в повышенных атрибутах;
создание упорядоченного набора атрибутов для каждого атрибута в одном из порядка атрибутов и измененного порядка атрибутов посредством расположения каждого вхождения каждого атрибута в каждую из множества моделей важности атрибутов в нисходящем порядке в соответствии с количеством вхождений;
создание нормализованного глобального ранга для каждого атрибута в одном из порядка атрибутов и измененного порядка атрибутов посредством умножения количества вхождений каждого атрибута в один из порядка атрибутов и измененного порядка атрибутов на количество вхождений каждого атрибута в каждый упорядоченный набор атрибутов, среднее значение нормализованного веса каждого соответствующего атрибута из нормализованного ряда важности атрибутов и нормализованного веса каждого атрибута из повышенных атрибутов; и
создание одного из нормализованного списка ранжирования и измененного нормализованного списка ранжирования для каждого атрибута в нормализованном глобальном ранге.
16. Устройство для хранения инструкций, по п. 15, дополнительно содержащее:
вычисление показателя точности классификации для целевого атрибута с использованием алгоритма классификации на множестве атрибутов, каждом атрибуте в последовательности объединенных ранжированных атрибутов и каждом атрибуте упорядоченного набора атрибутов в соответствии с количеством вхождений.
17. Устройство для хранения инструкций по п. 16, дополнительно содержащее:
идентификацию каждого атрибута, занимающего более высокую позицию в нормализованном глобальном ранге, чем заранее установленный ранг, который обозначает новый обнаруженный атрибут.
18. Устройство для хранения инструкций по п. 17, дополнительно содержащее:
вычисление величины производительности с использованием количества новых обнаруженных атрибутов, количества множества атрибутов, количества множества атрибутов в группе важных атрибутов согласно функции оценки поднабора, показателя точности классификации для целевого атрибута, количества множества моделей важности атрибутов и количества доступных моделей важности атрибутов.
19. Устройство для хранения инструкций по п. 15, в котором измененный порядок атрибутов создан посредством удаления по меньшей мере одного из множества атрибутов из порядка атрибутов.
20. Устройство для хранения инструкций по п. 15, в котором измененный нормализованный список ранжирования создан посредством удаления по меньшей мере одного из множества атрибутов из нормализованного списка ранжирования.