技术特征：
技术总结
本发明提供了一种机器学习模型的透视分析方法，包括收集用户反馈的错误数据并抽取基本信息，抽取反馈数据中的相关信息生成特征空间向量；计算查询结果的分数，使用原始模型以及子模型对用户查询结果进行学习分类，得到分类结果即评价分数；对于每个用户查询，计算查询结果的nDCG值，根据机器学习模型训练结果可得到实际排序，根据查询结果与用户查询可得到理想排序。本发明提供的机器学习模型的透视分析方法，对学习模型内部的子模型进行分析，过滤分类结果较差的子模型，选择分类结果比较好的子模型，并对选择的子模型进行重组，生成一个新的学习模型，产生的新的学习模型具有更高的预测准确率。
技术研发人员：邹霞
受保护的技术使用者：邹霞
技术研发日：2017.04.12
技术公布日：2017.08.29