摘要
本发明公开了一种专利诉讼赔偿金预测方法,包括:提取专利指标和数据,将其输入专利诉讼赔偿金预测模型,得到该专利中的赔偿金预测结果;专利诉讼赔偿金预测模型按照以下步骤构建:获取多件专利的指标、数据以及专利诉讼结果;对数值数据进行数据清洗和归一化,对分类数据进行数据编码;对数值指标和分类指标进行预处理;利用预处理后的指标及数据构建数据集,对初始回归模型的训练,得到专利诉讼赔偿金预测模型。本发明通过获取大量的专利数据并加以处理,用于拟合出专利诉讼赔偿金预测模型,可以有效提高专利诉讼赔偿金预测的准确度。
技术关键词
指标
数值
认证设备
数据编码
梯度提升树模型
处理单元
线性回归模型
随机森林模型
基准
存储单元
决策树模型
样本
系统为您推荐了相关专利信息
斑块模型
资源配置方法
资源动态配置
时序
空间拓扑结构