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申请/专利权人：波音公司

摘要：本发明涉及交互式机器学习模型开发。提供一种方法，该方法包括生成用于机器学习ML模型的交互式开发的可视环境。该方法包括访问针对数据的观察，每个观察包括独立变量和因变量的值，并对独立变量集的值执行交互式探索性数据分析EDA。该方法包括基于交互式EDA执行交互式特征构造和选择，并且其中，将选择独立变量选择或变换为特征集合，以用于构建ML模型以预测因变量。该方法包括使用ML算法、特征集合以及根据特征集合和数据的观察产生的训练集来构建ML模型。并且该方法包括输出ML模型用于部署以预测针对数据的附加观察的因变量。

主权项：1.一种用于交互式机器学习模型开发的装置900，所述装置包括：存储器904，其存储系统的数据的多个观察，所述数据的多个观察中的每个观察包括多个独立变量的值和因变量的值；以及处理电路902，其被配置为访问所述存储器，并执行702应用程序以根据迭代过程生成可视环境104，所述可视环境包括用于机器学习模型118的交互式开发的图形用户界面即GUI106，所述迭代过程的至少一个迭代包括使所述装置至少：访问704包括所述数据的多个观察的所述存储器；针对来自所述数据的多个观察的观察集合对来自所述多个独立变量的独立变量集合的值执行706交互式探索性数据分析，其中，在所述GUI中自动生成信息图以直观地汇总所述独立变量集合的值，所述独立变量集合中的一个或更多个独立变量或所述观察集合中的一个或更多个观察基于经由所述GUI的用户输入来选择；基于所述交互式探索性数据分析执行708交互式特征构造和选择，并且其中，来自所述多个独立变量的选择独立变量被选择为或变换为特征集合以用于构建所述机器学习模型以预测所述因变量，基于经由所述GUI的用户输入和在所述GUI中自动生成的信息图，一个或更多个所述选择独立变量被选择为或变换为所述特征集合；以及使用机器学习算法、所述特征集合以及根据所述特征集合和所述数据的多个观察产生的训练集构建710所述机器学习模型，所述训练集包括所述选择独立变量的值和所述因变量的值，其中，所述机器学习模型的交互式开发还包括使所述装置评估712所述机器学习模型118，包括使用所述机器学习模型118来预测并由此产生所述因变量的评估预测，以及产生至少一个评估信息图，所述评估信息图在反映所述机器学习模型118的性能的布局中汇总所述评估预测，所述至少一个评估信息图包括所述GUI中的交互式混淆矩阵，所述交互式混淆矩阵包括使用户输入能够增加或减少期望的模型输出的控件；以及输出714所述机器学习模型进行部署以预测并从而产生针对所述数据的附加观察的因变量的预测，所述数据的附加观察不包括所述因变量的值，由所述机器学习模型产生的预测比由在没有所述交互式探索性数据分析以及包括经由GUI的用户输入的交互式特征构造和选择的情况下构建的相应机器学习模型所产生的预测准确；其中使所述装置构建710所述机器学习模型包括使所述装置执行交互式模型构建，在所述交互式模型构建中，所述机器学习算法基于经由所述GUI106的用户输入从多个机器学习算法中选择，并且其中所述迭代过程的至少一个后续迭代包括使所述装置至少：使用所述多个机器学习算法中的一个不同算法、所述特征集合和所述训练集执行所述交互式模型构建以构建所述机器学习模型118的版本，所述多个机器学习算法中的所述一个不同算法基于经由所述GUI的用户输入来选择。

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