또한 , 특정 실시 예 들 에서 , 블록 ( 206 ) 은 하나 이상 의 피드백 데이터 ( 154 ) 를 적용 하 는 단계 를 포함 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 예측 모델 ( 160 ) 이 감독 기계 학습 프로세스 의 부분 으로서 생성 되 는 경우 , 사용자 ( 예 를 들 어 , 관리자 ) 는 예측 모델 ( 160 ) 이 생 성 될 때 및 / 또는 예측 모델 ( 160 ) 생 성 프로세스 를 정제 하 도록 모델 생성 시스템 ( 146 ) 에 하나 이상 의 입력 들 을 제공 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 사용 자 는 특정 지역 또는 지리 적 영역 에 정전 ( power outage ) 이 있 음 을 알 고 있 을 수 있 다 . 그러 한 경우 에 , 사용 자 는 정전 동안 영향 받 은 지리 적 지역 으로부터 의 사용 자 들 에 대응 할 수 있 는 히스토리 컬 데이터 ( 152 ) 의 부분 의 가중치 를 감소 시키 기 위해 피드백 데이터 ( 154 ) 를 공급 할 수 있 다 . 또한 , 일부 경우 들 에서 , 변수 들 또는 파라미터 들 중 하나 이상 은 , 예 를 들 어 , 가중치 들 ( 164 ) 을 사용 하 여 가중 될 수 있 다 . 변수 에 대한 가중치 의 값 은 히스토리 컬 데이터 ( 152 ) , 제 어 데이터 ( 156 ) 및 / 또는 임계 불 일치 ( threshold discrepancy ) 내 의 만족 들 , 또는 만족 하 는 예측 모델 ( 160 ) 을 생성 하 는데 있 어 변수 가 갖 는 영향 에 적어도 부분 적 으로 기초 할 수 있 다 . 일부 경우 들 에서 , 변수 들 및 가중치 들 의 조합 은 예측 모델 ( 160 ) 을 생성 하 는 데 사용 될 수 있 다 .