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申请/专利权人：国际商业机器公司
摘要：用于机器学习性能测试和改进的数据分片。用于识别和改进表现不佳的机器学习ML的方法和计算机程序产品。该方法包括基于表示利用ML模型的系统的要求的功能模型对ML模型的数据进行分片。功能模型包括属性集合和相应的值域。每个数据分片与功能模型的一个或多个属性的不同估值相关联。基于属性的估值，将ML模型的每个数据实例映射到一个或多个数据分片。对于每个数据分片，基于ML模型在映射到数据分片的每个数据实例上的应用来计算ML模型的性能测度。可基于数据分片的性能测度来执行ML模型是否符合目标性能要求的确定。
主权项：1.一种方法，包括：利用机器学习预测模型获得表示系统的系统要求的功能模型，其中所述机器学习预测模型被配置为基于特征向量的估值来提供所估计的预测，其中所述功能模型包括属性集合，每个属性具有相应的值域，其中所述属性集合包括至少一个基于元数据的属性，所述至少一个基于元数据的属性没有包括在所述特征向量中；基于所述功能模型确定数据分片集合，其中所述数据分片集合中的每个数据分片与所述功能模型的一个或多个属性的不同估值相关联；获得测试数据实例，其中每个测试数据实例包括原始数据和标签，其中所述原始数据包括元数据；对于每个测试数据实例，基于所述原始数据确定所述功能模型的每个属性的值，其中确定所述功能模型的每个属性的值包括利用所述测试数据实例的元数据，从而将所述测试数据实例映射到一个或多个数据分片；对于每个数据分片，计算所述机器学习预测模型在所述数据分片上的性能测度，其中所述计算基于所述机器学习预测模型在映射到所述数据分片的每个测试数据实例上的应用，从而对于每个数据分片计算不同的性能测度；以及基于所述数据分片的性能测度确定所述机器学习预测模型是否符合目标性能要求。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国际商业机器公司 用于机器学习性能测试和改进的数据分片
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