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申请/专利权人：豪夫迈·罗氏有限公司
摘要：本发明提供一种用于遍历决策树的机器学习模型，所述机器学习模型是从结构化数据集训练的，所述结构化数据集包括第一键值对集和使用键值对的受试者特定的标准。所述第一键值对集经转换为第二键值对集，所述第二键值对集被投影到多维空间内的受试者特定的点。所述决策树包括决策节点和叶节点。每个叶节点经由叶节点特定的轨迹连接到根节点。每个决策节点对应于使用所述第二键值对集中的值的标准。对于每个叶节点，使用所述叶节点特定的轨迹来确定所述多维空间内的叶节点特定的点，并且使用所述叶节点特定的点和所述受试者特定的点来确定相似性分数。使用所述分数来识别所述叶节点的子集。检索针对所述子集中的每个叶节点的状态或方案信息。
主权项：1.一种计算机实现的方法，其包括：访问包括第一键值对集的结构化数据集，所述第一键值对集中的每一者表征针对受试者的评估结果或方案特征；将所述第一键值对集转换为第二键值对集，其中所述第二键值对集中的至少一些键与所述第一键值对集中的每个键不同；对所述第二键值对集进行投影以识别多维空间内的受试者特定的点；访问包括多个决策节点和多个叶节点的一个或多个决策树，其中所述多个叶节点中的每一者经由叶节点特定的轨迹连接到根节点，并且其中所述多个决策节点中的每一者对应于基于所述第二键值对集中的至少一个值的标准；对于所述一个或多个决策树中的每个叶节点，基于所述叶节点特定的轨迹来确定所述多维空间内的叶节点特定的点；对于所述一个或多个决策树中的每个叶节点，基于所述叶节点特定的点和所述受试者特定的点来确定相似性分数；基于所述相似性分数来识别所述多个叶节点的不完整子集；检索与所述不完整子集中的每个叶节点相关联的状态或方案信息；以及生成与所述受试者相关联的输出，所述输出包括所述状态或方案信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 豪夫迈·罗氏有限公司 使用电子记录进行决策树指南的自动并行化处理
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