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申请/专利权人：罗伯特·博世有限公司
摘要：本发明涉及用于验证机器学习算法的方法，其中所述方法1包括以下步骤：提供多个测试数据集，用于测试基于训练数据集训练的机器学习算法，其中测试数据集中没有一个与所述训练数据集具有共同的元素2；对于多个测试数据集中的每一个测试数据集，分别确定对应的测试数据集与所述训练数据集之间的相似性的值3；对于多个测试数据集中的每一个测试数据集，分别通过基于对应的测试数据集的元素测试所述机器学习算法来产生测试结果4；基于多个测试数据集中的所有测试数据集的相似性的值和多个测试数据集中的所有测试数据集的测试结果来验证所述机器学习算法，以便产生验证结果5；以及提供所述验证结果6。
主权项：1.一种用于验证机器学习算法的方法，其中所述方法1包括以下步骤：-提供多个测试数据集，用于测试基于训练数据集训练的机器学习算法，其中测试数据集中没有一个与所述训练数据集具有共同的元素2；-对于多个测试数据集中的每一个测试数据集，分别确定对应的测试数据集与所述训练数据集之间的相似性的值3；-对于多个测试数据集中的每一个测试数据集，分别通过基于对应的测试数据集的元素测试所述机器学习算法来产生测试结果4；-基于多个测试数据集中的所有测试数据集的相似性的值和多个测试数据集中的所有测试数据集的测试结果来验证所述机器学习算法，以便产生验证结果5；以及-提供所述验证结果6。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 罗伯特·博世有限公司 用于验证机器学习算法的方法
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