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申请/专利权人：株式会社捷太格特
摘要：本发明提供一种从学习模型中的特定的目标变量和多个说明变量候选中可靠地选择适合的说明变量的机器学习装置以及机器学习方法。机器学习装置200具备：多个稀疏建模处理部213，使用相互不同的稀疏建模方法，将在工业活动中使用的学习模型中的特定的目标变量和多个说明变量候选作为稀疏建模方法的输入数据，针对多个说明变量候选的每一个，分别获取作为用于说明特定的目标变量的说明变量的个别重要度；和选择部215，基于说明变量候选各自的多个个别重要度来计算说明变量候选各自的综合重要度，基于综合重要度从多个说明变量候选中选择学习模型的说明变量。
主权项：1.一种机器学习装置，其特征在于，具备：稀疏建模处理部，使用相互不同的稀疏建模方法，将在工业活动中使用的学习模型中的特定的目标变量和多个说明变量候选作为所述稀疏建模方法的输入数据，针对所述多个说明变量候选的每一个，分别获取作为用于说明所述特定的目标变量的说明变量的个别重要度；以及选择部，基于所述说明变量候选各自的多个所述个别重要度来计算所述说明变量候选各自的综合重要度，基于所述综合重要度从所述多个说明变量候选中选择所述学习模型的说明变量，所述个别重要度是由所述稀疏建模方法导出的值，并且是表示所述特定的目标变量与所述多个说明变量候选的每一个的关系的强弱的贡献度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 株式会社捷太格特 机器学习装置以及机器学习方法
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