СПОСОБ И СЕРВЕР ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ЗНАЧЕНИЯ КАТЕГОРИАЛЬНОГО ФАКТОРА В ЕГО ЧИСЛОВОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ

1. Способ преобразования значения категориального значения фактора в его числовое представление, категориальный фактор связан с обучающих объектом, который используется для обучения алгоритма машинного обучения, выполняемого системой машинного обучения, для прогнозирования целевого значения объекта фазы использования, способ включающий в себя:
получение доступа со стороны постоянного машиночитаемого носителя системы машинного обучения к набору обучающих объектов, причем каждый обучающий объект из набора обучающих объектов содержит документ и индикатор события, связанный с документом, причем каждый документ связан с категориальным фактором;
создание набора моделей для MLA, причем каждая модель из набора моделей основана на ансамбле деревьев решений; для каждой модели из набора моделей:
организация набора обучающих объектов в соответствующий упорядоченный список обучающих объектов, причем соответствующий упорядоченный список обучающих объектов организован таким образом, что для каждого обучающего объекта в соответствующем упорядоченном списке обучающих объектов существует по меньшей мере один из:
(i) предыдущий обучающий объект, который находится до данного обучающего объекта и
(ii) последующий обучающий объект, который находится после данного обучающего объекта;
при создании данной итерации дерева решений в данном ансамбле деревьев решений:
выбор одной модели из набора моделей и соответствующего упорядоченного списка;
создание структуры дерева решений с помощью одной модели из набора моделей;
при обработке данного категориального фактора с помощью структуры дерева решений, причем данный категориальный фактор, связанный с данным обучающим объектом, причем данный обучающий объект обладает по меньшей мере одним предыдущим обучающим объектом в соответствующем упорядоченном списке обучающих объектов, создание его числового представления, причем создание основывается на:
(i) числе общих вхождений по меньшей мере одного предыдущего обучающего объекта с тем же самым значением категориального фактора в соответствующем упорядоченном списке; и
(ii) числе заранее определенных результатов событий, связанных с по меньшей мере одним предыдущим обучающим объектом, который обладает тем же самым значением категориального фактора в соответствующем упорядоченном списке.
2. Способ по п. 1, в котором создание включает в себя применение формулы:
,
OCCURENCEs
где Number число общих вхождений по меньшей мере одного предыдущего обучающего объекта с тем же самым значением категориального фактора; и
WINs
Number число заранее определенных результатов событий, связанных с по меньшей мере одним предыдущим обучающим объектом, который обладает тем же самым значением категориального фактора.
3. Способ по п. 1, в котором создание включает в себя применение формулы:
где:
OCCURENCEs
Number число общих вхождений по меньшей мере одного предыдущего обучающего объекта с тем же самым категориальным фактором; и
WINs
Number число заранее определенных результатов событий, связанных с по меньшей мере одним предыдущим обучающим объектом, который обладает тем же самым категориальным фактором; и
constant
R является заранее определенным значением.
4. Способ по п. 1, в котором данный категориальный фактор является набором категориальных факторов, который включает в себя по меньшей мере первый категориальный фактор и второй категориальный фактор, причем создание их числового представления включает в себя:
(i) использование числа общих вхождений по меньшей мере одного предыдущего обучающего объекта с тем же самым значением категориального фактора:
число общих вхождений по меньшей мере одного предыдущего обучающего объекта, обладающего как первым значением категориального фактора, так и вторым значением категориального фактора в соответствующем упорядоченном списке; и
(ii) использование в качестве числа заранее определенных результатов событий, связанных с по меньшей мере одним предыдущим обучающим объектом, который обладает тем же самым значением категориального фактора:
числа заранее определенных результатов событий, связанных с по меньшей мере одним предыдущим обучающим объектом, обладающим как первым значением категориального фактора, так и вторым значением категориального фактора.
5. Способ по п. 4, создание числового представления включает в себя применение формулы:
где
WINs
(i) Number(F1 and F2) is - число общих вхождений по меньшей мере одного предыдущего обучающего объекта с тем же самым набором значений категориальных факторов; и
OCCURENCEs
(ii) Number(F1 and F2) is the - число заранее определенных результатов событий, связанных с по меньшей мере одним предыдущим обучающим объектом, который обладает тем же самым набором значений категориальных факторов.
6. Способ по п. 1, в котором индикатор события обладает заранее определенным значением, и это заранее определенное значение является одним из положительного результата или отрицательного результата.
7. Способ по п. 1, в котором организация набора обучающих объектов в упорядоченный список обучающих объектов выполняется в момент времени до создания числового значения.
8. Способ по п. 1, в котором обучающие объекты связаны с присущим им временным порядком, и причем организация набора обучающих объектов в упорядоченный список обучающих объектов включает в себя организацию обучающих объектов в соответствии с временным порядком.
9. Способ по п. 1, в котором обучающие объекты не связаны с присущим им временным порядком, и причем организация набора обучающих объектов в упорядоченный список обучающих объектов включает в себя организацию обучающих объектов в соответствии с заранее определенным правилом.
10. Способ по п. 1, в котором обучающие объекты не связаны с присущим им временным порядком, и причем организация набора обучающих объектов в упорядоченный список обучающих объектов включает в себя создание случайного порядка обучающих объектов, который будет использован в качестве упорядоченного списка.
11. Способ по п. 1, который далее включает в себя использование структуры дерева решений для других моделей из набора моделей для данной итерации дерева решений.
12. Способ по п. 11, который далее включает в себя заполнение каждой из набора моделей с помощью набора обучающих объектов, причем значения категориальных факторов документов преобразованы в свои числовые представления с помощью соответствующего упорядоченного списка обучающих объектов.
13. Способ по п. 12, в котором набор моделей включает в себя набор прото-моделей, и в котором набор моделей далее включает в себя итоговую модель, и в котором способ далее включает в себя:
на каждой итерации обучения, выбор наиболее хорошо работающей модели из набора прото-моделей, и
использование наиболее хорошо работающей модели из набора прото-моделей для создания дерева решений итоговой модели для итерации обучения.
14. Способ по п. 13, способ далее включает в себя определение наилучшей работающей из набора прото-моделей путем применения алгоритма проверки.
15. Способ по п. 14, в котором алгоритм проверки учитывает работу данной итерации каждой из набора моделей и предыдущих деревьев решений в соответствующей модели из набора моделей.
16. Способ по п. 12, в котором использование различных соответствующих упорядоченных наборов приводит к тому, что значения в листьях разных моделей из набора моделей по меньшей мере частично отличаются.
17. Способ по п. 16, в котором использование набора других моделей со связанными соответствующими упорядоченными списками приводит к снижению эффекта переобучения во время обучения.
18. Способ по п. 17, в котором любой из упорядоченных списков отличается от других из упорядоченных списков.
19. Способ преобразования значения категориального значения фактора в его числовое представление, категориальный фактор связан с обучающих объектом, который используется для обучения алгоритма машинного обучения, выполняемого электронным устройством, для прогнозирования целевого значения объекта фазы использования, способ, включающий в себя:
получение доступа со стороны постоянного машиночитаемого носителя системы машинного обучения к набору обучающих объектов, причем каждый обучающий объект из набора обучающих объектов содержит документ и индикатор события, связанный с документом, причем каждый документ связан с категориальным фактором;
создание набора моделей для MLA, причем каждая модель из набора моделей основана на ансамбле деревьев решений; для каждой модели из набора моделей:
организация набора обучающих объектов в соответствующий упорядоченный список обучающих объектов, причем соответствующий упорядоченный список обучающих объектов организован таким образом, что для каждого обучающего объекта в соответствующем упорядоченном списке обучающих объектов существует по меньшей мере один из:
(i) предыдущий обучающий объект, который находится до данного обучающего объекта и
(ii) последующий обучающий объект, который находится после данного обучающего объекта;
при создании данной итерации дерева решений в данном ансамбле деревьев решений:
выбор одной модели из набора моделей и соответствующего упорядоченного списка;
создание структуры дерева решений с помощью одной модели из набора моделей;
при обработке данного категориального фактора с помощью структуры дерева решений, для данного категориального фактора, причем данный категориальный фактор, связанный с данным обучающим объектом, причем данный обучающий объект обладает по меньшей мере одним предыдущим обучающим объектом в соответствующем упорядоченном списке обучающих объектов, создание его числового представления, причем создание включает в себя вычисление функции с помощью формулы:
f (Number_WINs_PAST, Number_Occurence_PAST)
где:
Number_WINs_PAST - число заранее определенных результатов событий, связанных с по меньшей мере одним предыдущим обучающим объектом, который обладает теми же самыми значениями категориального фактора в соответствующем упорядоченном списке; и
Number_Occurence_PAST - число общих вхождений по меньшей мере одного предыдущего обучающего объекта с тем же самым значением категориального фактора в соответствующем упорядоченном списке.
20. Сервер, выполненный с возможностью осуществлять алгоритм машинного обучения (MLA), который основан на прогностической модели дерева решений, основанной на дереве решений, причем дерево решений предназначено для обработки значения категориального фактора путем преобразования его в его числовое представление, категориальный фактор связан с обучающим объектом, используемым для обучения MLA, причем MLA используется сервером для прогноза целевого значения объекта фазы использования, и сервер включает в себя:
постоянный носитель компьютерной информации;
процессор, связанный постоянным машиночитаемым носителем, процессор выполнен с возможностью осуществлять:
получение доступа со стороны постоянного машиночитаемого носителя системы машинного обучения к набору обучающих объектов, причем каждый обучающий объект из набора обучающих объектов содержит документ и индикатор события, связанный с документом, причем каждый документ связан с категориальным фактором;
создание набора моделей для MLA, причем каждая модель из набора моделей основана на ансамбле деревьев решений; для создания, процессор далее выполнен с возможностью осуществлять, для каждой модели из набора моделей:
организацию набора обучающих объектов в соответствующий упорядоченный список обучающих объектов, причем соответствующий упорядоченный список обучающих объектов организован таким образом, что для каждого обучающего объекта в соответствующем упорядоченном списке обучающих объектов существует по меньшей мере один из:
(i) предыдущий обучающий объект, который находится до данного обучающего объекта и
(ii) последующий обучающий объект, который находится после данного обучающего объекта;
при создании данной итерации дерева решений в данном ансамбле деревьев решений, процессор выполнен с возможностью осуществлять:
выбор одной модели из набора моделей и соответствующего упорядоченного списка;
создание структуры дерева решений с помощью одной модели из набора моделей;
при обработке данного категориального фактора с помощью структуры дерева решений, для данного категориального фактора, причем данный категориальный фактор, связанный с данным обучающим объектом, причем данный обучающий объект обладает по меньшей мере одним предыдущим обучающим объектом в соответствующем упорядоченном списке обучающих объектов, создание его числового представления, причем создание основывается на:
(i) числе общих вхождений по меньшей мере одного предыдущего обучающего объекта с тем же самым значением категориального фактора; и
(ii) числе заранее определенных результатов событий, связанных с по меньшей мере одним предыдущим обучающим объектом, который обладает тем же самым значением категориального фактора.