【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种测量系统以及用其的机器学习模型的训练方法，更详细而言，涉及一种提供对皮肤状况和类型的信息的测量系统以及用其的机器学习模型的训练方法。
技术介绍
1、随着化妆品种类的多样化，个性化化妆品越来越受到关注。为此，有必要判断每个人的皮肤状况。例如，可以采用通过美国莱斯利·鲍曼(leslie baumann)博士建议的“theskin type solution”来确定皮肤类型的问卷调查方式。
2、但这种基于简单问卷调查确定的方式，存在不仅存在主观判断，而且属于绝对判断方法，没有考虑年龄因素，因此不适合提供定制化的解决方案的问题。
技术实现思路
1、技术问题
2、实施例的目的在于，考虑受试者所属的年龄提供有关皮肤状况和皮肤类型的客观信息。
3、此外，实施例的目的在于，轻松快速地获取用于判断皮肤状况的信息。
4、此外，实施例的目的在于，用于训练判断皮肤状况的机器学习模型。
5、本专利技术所要解决的技术问题并不局限于上述技术问...
【技术保护点】
1.一种机器学习模型的训练方法，其为由计算设备执行的用于识别皮肤类型的机器学习模型的训练方法，其中，包括：
2.根据权利要求1所述的机器学习模型的训练方法，其中，所述数据集的属性为根据预定标准量化每个个体的皮肤状况数据以进行分组，并且选择并确定根据年龄所述每个组的比重变化模式相似类型的数据。
3.根据权利要求2所述的机器学习模型的训练方法，其中，确定所述模式的相似性的标准是发生每个组的比重的顺序逆转的逆转现象的年龄段。
4.根据权利要求2所述的机器学习模型的训练方法，其中，所述模式相似类型的数据是皮肤的肤色数据和皮肤的弹性数据。p>
5.根据权...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种机器学习模型的训练方法，其为由计算设备执行的用于识别皮肤类型的机器学习模型的训练方法，其中，包括：
2.根据权利要求1所述的机器学习模型的训练方法，其中，所述数据集的属性为根据预定标准量化每个个体的皮肤状况数据以进行分组，并且选择并确定根据年龄所述每个组的比重变化模式相似类型的数据。
3.根据权利要求2所述的机器学习模型的训练方法，其中，确定所述模式的相似性的标准是发生每个组的比重的顺序逆转的逆转现象的年龄段。
4.根据权利要求2所述的机器学习模型的训练方法，其中，所述模式相似类型的数据是皮肤的肤色数据和皮肤的弹性数据。
5.根据权利要求2所述的机器学习模型的训练方法，其中，所述数据集的属性是将所述肤色数据和所述弹性数据归一化后相乘而得到。
6.根据权利要求1所述的机器学习模型的训练方法，其中，所述数据集的属性为根据预定标准量化每个个体的皮肤状况数据以进行分组，并且选择并确定根据年龄所述每个组的比重变化模式非相似类型的数据。
7.根据权利要求6所述的机器学习模型的训练方法，其中，确定所述模式的非相似性的标准是发生每个组的比重的顺序逆转的逆转现象的年龄段不同。
8.根据权利要求6所述的机器学习模型的训练方法，其中，确定所述模式的非相似性的标准是是否不存在所述逆转现象。
9.根据权利要求6所述的机器学习模型的训练方法，其中，确定所述模式的非相似性的标准是中位数与平均值的不一致是否大于或等于预定水平。
10.根据权利要求6所述的机器学习模型的训练方法，其中，所述模式非相似类型的数据为皮肤的油分数据和皮肤的水分数据，
11.一种测量系统，其中，包括：
12.根据权利要求11所述的测量系统，其中，所述吸油膜用oro染色。
13.根据权利要求11所述的测量系统，其中，还包括：
14.根据权利要求11所述的测量系统，其中，还包括：
15.根据权利要求11所述的测量系统，其中，所述子装...
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