恭喜商业对象软件有限公司Y.勒比亚尼克获国家专利权
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龙图腾网恭喜商业对象软件有限公司申请的专利使用特征分析解释机器学习结果获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112990250B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011460448.3，技术领域涉及：G06N5/045；该发明授权使用特征分析解释机器学习结果是由Y.勒比亚尼克设计研发完成，并于2020-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本使用特征分析解释机器学习结果在说明书摘要公布了：描述了用于分析机器学习模型的结果的技术和解决方案。获得包括第一多个特征的数据集的结果。定义了多个特征组。至少一个特征组包含第一多个特征中的第二多个特征。第二多个特征少于所有第一多个特征。可以基于确定第一多个特征中的特征之间的依赖关系包括使用上下文贡献值来定义特征组。可以通过聚合特征组的组成特征的上下文贡献值来确定特征组的组上下文贡献值。
本发明授权使用特征分析解释机器学习结果在权利要求书中公布了：1.一种计算系统，包括： 存储器； 一个或多个处理单元，耦合到所述存储器；和 一个或多个计算机可读存储介质，存储指令，所述指令当被加载到所述存储器时，使所述一个或多个处理单元执行操作以用于： 接收训练数据集，所述训练数据集包括第一多个特征的值； 使用所述训练数据集来训练机器学习算法，以提供经训练的机器学习模型； 使用所述经训练的机器学习模型来处理分析数据集，以提供结果； 形成多个特征组，所述特征组中的至少一个包括所述第一多个特征中的第二多个特征，形成多个特征组包括根据关系数据库系统中使用的数据库的数据模型对所述第一多个特征中的至少一些特征进行分组，所述第二多个特征是所述第一多个特征的适当子集，其中形成多个特征组还包括确定所述第一多个特征的至少一部分对所述结果的上下文贡献并检测特征组内的因果循环；以及 响应于确定上下文贡献并检测因果循环，确定在重新训练机器学习模型时使用哪些特征和特征组。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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