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

1. Способ определения параметра точности обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, способ выполняется в компьютерной системе машинного обучения; способ включает в себя:
доступ, с постоянного машиночитаемого носителя системы машинного обучения, к набору обучающих объектов, причем каждый обучающий объект из набора обучающих объектов включает в себя признаки и параметр интереса;
создание процессором системы машинного обучения обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений по меньшей мере частично на основе набора обучающих объектов, причем каждый обучающий объект из набора обучающих объектов включает в себя признаки и параметр интереса, а обученная модель прогнозирования в виде дерева принятия решений включает в себя узлы, связанные с факторами, и листы, связанные с параметрами интереса обучающих объектов из набора обучающих объектов, и связь между листами и параметрами интереса была определена с помощью выполненного процессором системы машинного обучения сравнения по меньшей мере двух из факторов и признаков обучающих объектов из набора обучающих объектов;
отправку команды процессору системы машинного обучения на выполнение:
создания процессором подгруппы случайных параметров интереса;
связывания в постоянном машиночитаемом носителе подгруппы случайных параметров интереса с данным листом;
определение процессором параметра точности листа на основе (i) параметров интереса, связанных с данным листом и (ii) подгруппы случайных параметров интереса данного листа; и
определение процессором параметра точности обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений на основе определенного параметра точности листа.
2. Способ определения параметра точности обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, способ выполняется в компьютерной системе машинного обучения; способ включает в себя:
доступ, с постоянного машиночитаемого носителя, к обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, созданной по меньшей мере частично на основе набора обучающих объектов, причем каждый обучающий объект из набора обучающих объектов включает в себя признаки и параметр интереса, а обученная модель прогнозирования в виде дерева принятия решений включает в себя узлы, связанные с факторами, и листы, связанные с параметрами интереса обучающих объектов из набора обучающих объектов, и связь между листами и параметрами интереса была определена с помощью сравнения по меньшей мере двух из факторов и признаков обучающих объектов из набора обучающих объектов;
создание процессором подгруппы случайных параметров интереса;
связывания в постоянном машиночитаемом носителе подгруппы случайных параметров интереса с данным листом;
определение процессором параметра точности листа на основе (i) параметров интереса, связанных с данным листом и (ii) подгруппы случайных параметров интереса данного листа; и
определение процессором параметра точности обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений на основе определенного параметра точности листа.
3. Способ по п. 2, в котором сравнение по меньшей мере двух факторов и признаков обучающих объектов включает в себя сравнение процессором условий, связанных по меньшей мере с двумя факторами и по меньшей мере двумя значениями, связанными с признаками соответствующего обучающего объекта.
4. Способ по п. 2, в котором создание процессором подгруппы случайных параметров интереса включает в себя создание случайных значений целевой функции, связанной с обученной моделью прогнозирования в виде дерева принятия решений.
5. Способ по п. 4, в котором и случайные значения выбираются таким образом, чтобы увеличить ошибку, связанную с наилучшим из факторов фактором, поддерживая при этом созданный ранее параметр точности обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений ниже минимального порога.
6. Способ по п. 5, в котором наилучший из факторов фактор определен как фактор, оказывающий наиболее положительное влияние на созданный ранее параметр точности обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений.
7. Способ по п. 4, в котором случайные значения выбираются на основе значений параметров интереса, связанных с данным листом.
8. Способ по п. 7, в котором случайные значения выбираются таким образом, что они будут включены в состав диапазона, включающего в себя минимальное значение, определенное как самое низкое значений параметра интереса, связанного с данным листом, и самое высокое значений, определенное как самое высокое значение параметра интереса, связанного с данным листом.
9. Способ по п. 2, в котором подгруппа случайных параметров интереса включает в себя число случайных параметров интереса, равное числу параметров интереса данного листа, с которым подгруппа случайных параметров интереса связана.
10. Способ по п. 2, в котором определение процессором параметра точности обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, основанное на определенном параметре точности листа, включает в себя определение общей ошибки листов в соответствии с формулой:
j
где М - число листов, N является числом параметров интереса, связанных с j-тым листом.
11. Способ по п. 10, в котором число параметров интереса, связанное с j-тым листом, равно числу обучающих объектов, связанных с j-тым листом.
12. Способ по п. 2, в котором определение процессором параметра точности обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений основано на множестве определенных параметров точности листа, причем каждый из множества определенных параметров листа связан с отдельным листом.
13. Способ по п. 2, 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.
14. Способ по п. 2, 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 URL, либо на число щелчков мышью, либо на отношение количества щелчков мышью к количеству показов (CTR).
15. Способ по п. 2, в котором параметр точности модели прогнозирования в виде дерева принятия решений показывает точность целевой функции, связанную с моделью прогнозирования в виде дерева принятия решений.
16. Способ по п. 2, в котором каждый из факторов связан либо с (i) условием, применимым к бинарному признаку, либо с (ii) условием, применимым к численному признаку либо с (iii) условием, применимым к категориальному признаку.
17. 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. 2;
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.
18. Способ по п. 17, в котором каждый из множества параметров точности связан с соответствующей моделью из множества предварительных моделей прогнозирования в виде дерева принятия решений.
19. Способ по п. 17, в котором способ дополнительно включает в себя:
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
и связывание процессором другого фактора с другим данным положением другого узла создающейся обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений.
20. Способ по п. 17, в котором обученная модель прогнозирования в виде дерева принятия решений также включает в себя другой узел, связанный с другим фактором, для другого данного положения.
21. Способ определения параметра точности обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, способ выполняется в компьютерной системе машинного обучения; способ включает в себя:
доступ, с постоянного машиночитаемого носителя, к набору обучающих объектов, причем каждый обучающий объект из набора обучающих объектов включает в себя признаки и параметр интереса;
создание процессором обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений по меньшей мере частично на основе набора обучающих объектов, причем каждый обучающий объект из набора обучающих объектов включает в себя признаки и параметр интереса, а обученная модель прогнозирования в виде дерева принятия решений включает в себя узлы, связанные с факторами, и листы, связанные с параметрами интереса обучающих объектов из набора обучающих объектов, и связь между листами и параметрами интереса была определена с помощью сравнения по меньшей мере двух из факторов и признаков обучающих объектов из набора обучающих объектов;
создания процессором подгруппы случайных параметров интереса;
связывания в постоянном машиночитаемом носителе подгруппы случайных параметров интереса с данным листом;
определение процессором параметра точности листа на основе (i) параметров интереса, связанных с данным листом и (ii) подгруппы случайных параметров интереса данного листа; и
определение процессором параметра точности обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений на основе определенного параметра точности листа.
22. Компьютерная система для определения параметра точности обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, система включает в себя:
постоянный машиночитаемый носитель;
процессор, выполненный с возможностью осуществлять:
доступ, с постоянного машиночитаемого носителя, к обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, созданной по меньшей мере частично на основе набора обучающих объектов, причем каждый обучающий объект из набора обучающих объектов включает в себя признаки и параметр интереса, а обученная модель прогнозирования в виде дерева принятия решений включает в себя узлы, связанные с факторами, и листы, связанные с параметрами интереса обучающих объектов из набора обучающих объектов, и связь между листами и параметрами интереса была определена с помощью сравнения по меньшей мере двух из факторов и признаков обучающих объектов из набора обучающих объектов;
создания процессором подгруппы случайных параметров интереса;
связывания в постоянном машиночитаемом носителе подгруппы случайных параметров интереса с данным листом;
определение процессором параметра точности листа на основе (i) параметров интереса, связанных с данным листом и (ii) подгруппы случайных параметров интереса данного листа; и
определение процессором параметра точности обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений на основе определенного параметра точности листа.
23. Система по п. 22, в которой сравнение по меньшей мере двух факторов и признаков обучающих объектов включает в себя сравнение процессором условий, связанных по меньшей мере с двумя факторами и по меньшей мере двумя значениями, связанными с признаками соответствующего обучающего объекта.
24. Система по п. 22, в которой создание процессором подгруппы случайных параметров интереса включает в себя создание случайных значений целевой функции, связанной с обученной моделью прогнозирования в виде дерева принятия решений.
25. Система по п. 24, в которой и случайные значения выбираются таким образом, чтобы увеличить ошибку, связанную с наилучшим из факторов фактором, поддерживая при этом созданный ранее параметр точности обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений ниже минимального порога.
26. Система по п. 25, в которой наилучший из факторов фактор определен как фактор, оказывающий наиболее положительное влияние на созданный ранее параметр точности обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений.
27. Система по п. 24, в которой случайные значения выбираются на основе значений параметров интереса, связанных с данным листом.
28. Система по п. 27, в которой случайные значения выбираются таким образом, что они будут включены в состав диапазона, включающего в себя минимальное значение, определенное как самое низкое значений параметра интереса, связанного с данным листом, и самое высокое значений, определенное как самое высокое значение параметра интереса, связанного с данным листом.
29. Система по п. 22, в которой подгруппа случайных параметров интереса включает в себя число случайных параметров интереса, равное числу параметров интереса данного листа, с которым подгруппа случайных параметров интереса связана.
30. Система по п. 22, в которой определение процессором параметра точности обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, основанное на определенном параметре точности листа, включает в себя определение общей ошибки листов в соответствии с формулой:
j
где М - число листов, N является числом параметров интереса, связанных с j-тым листом.
31. Система по п. 30, в которой число параметров интереса, связанное с j-тым листом, равно числу обучающих объектов, связанных с j-тым листом.
32. Система по п. 22, в которой определение процессором параметра точности обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений основано на множестве определенных параметров точности листа, причем каждый из множества определенных параметров листа связан с отдельным листом.
33. Система по п. 22, 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.
34. Система по п. 22, 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 URL, либо на число щелчков мышью, либо на отношение количества щелчков мышью к количеству показов (CTR).
35. Система по п. 22, в которой параметр точности модели прогнозирования в виде дерева принятия решений показывает точность целевой функции, связанную с моделью прогнозирования в виде дерева принятия решений.
36. Система по п. 22, в которой каждый из факторов связан либо с (i) условием, применимым к бинарному признаку, либо с (ii) условием, применимым к численному признаку, либо с (iii) условием, применимым к категориальному признаку.
37. Компьютерная система для создания обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, система включает в себя:
постоянный машиночитаемый носитель;
процессор, выполненный с возможностью осуществлять:
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. 2;
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.
38. Система по п. 37, в которой каждый из множества параметров точности связан с соответствующей моделью из множества предварительных моделей прогнозирования в виде дерева принятия решений.
39. Система по п. 37, в которой процессор дополнительно выполнен с возможностью осуществлять:
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
и связывание процессором другого фактора с другим данным положением другого узла создающейся обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений.
40. Система по п. 37, в которой обученная модель прогнозирования в виде дерева принятия решений также включает в себя другой узел, связанный с другим фактором, для другого данного положения.
41. Компьютерная система для определения параметра точности обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений, система включает в себя:
постоянный машиночитаемый носитель;
процессор, выполненный с возможностью осуществлять:
доступ, с постоянного машиночитаемого носителя, к набору обучающих объектов, причем каждый обучающий объект из набора обучающих объектов включает в себя признаки и параметр интереса;
создание процессором обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений по меньшей мере частично на основе набора обучающих объектов, причем каждый обучающий объект из набора обучающих объектов включает в себя признаки и параметр интереса, а обученная модель прогнозирования в виде дерева принятия решений включает в себя узлы, связанные с факторами, и листы, связанные с параметрами интереса обучающих объектов из набора обучающих объектов, и связь между листами и параметрами интереса была определена с помощью сравнения по меньшей мере двух из факторов и признаков обучающих объектов из набора обучающих объектов;
создания процессором подгруппы случайных параметров интереса;
связывания в постоянном машиночитаемом носителе подгруппы случайных параметров интереса с данным листом;
определение процессором параметра точности листа на основе (i) параметров интереса, связанных с данным листом и (ii) подгруппы случайных параметров интереса данного листа; и
определение процессором параметра точности обученной модели прогнозирования в виде дерева принятия решений на основе определенного параметра точности листа.