[发明专利]特征区分能力的量化方法、装置、设备和介质

权利要求书

1.一种特征区分能力的量化方法，其特征在于，所述方法包括：

获取包含多个数据样本的数据集和所述数据集对应的多个预设特征，所述多个预设特征用于从不同特征维度对所述数据集进行划分；

基于预先随机构建的多个决策树，对所述数据集进行异常值检测，以确定所述多个数据样本中的至少一个异常样本，并将每个异常样本作为待解释样本；其中，一个决策树以至少一个预设特征为树节点，对数据子集进行划分，所述数据子集包括所述数据集中的至少一个数据样本；

在目标待解释决策树内，确定目标待解释样本对应的多个路径节点，将所述多个路径节点作为集合并取所述集合的子集，以得到多个节点组合；其中，所述目标待解释样本为至少一个待解释样本中的任意一个，待解释决策树为包含待解释样本的决策树，所述目标待解释决策树为包含所述目标待解释样本的待解释决策树，所述多个路径节点为所述目标待解释决策树内从所述目标待解释样本对应的叶子节点到根节点路径上的所有非叶子节点；

计算目标节点组合的第一区分能力指标；其中，所述目标节点组合为所述多个节点组合中的任意一个，节点组合的区分能力指标用于指示基于节点组合将所述目标待解释样本，从所述目标待解释决策树内其他样本中区分出来的能力；

获取其余节点组合的第一区分能力指标，根据所述其余节点组合的第一区分能力指标计算目标路径节点的第二区分能力指标；其中，所述目标路径节点为所述多个路径节点中的任意一个，所述其余节点组合为所述多个节点组合中不包含所述目标路径节点的节点组合，所述区分能力指标用于指示基于所述目标路径节点将所述目标待解释样本，从所述目标待解释决策树内其他样本中区分出来的能力；

根据相同样本特征对应的路径节点的第二区分能力指标，计算每一目标样本特征的第三区分能力指标；其中，所述样本特征为所述目标待解释决策树内，划分所述目标待解释样本的至少一个预设特征，所述目标样本特征为所述目标待解释决策树内的样本特征中的任意一个，第三区分能力指标用于指示基于所述目标样本特征将所述目标待解释样本，从所述目标待解释决策树内其他样本中区分出来的能力；

根据所有待解释决策树内同一样本特征的第三区分能力指标，计算所有样本特征的第四区分能力指标；其中，样本特征的第四区分能力指标用于指示基于样本特征将所述目标待解释样本，从其他样本中区分出来的能力。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算目标节点组合的第一区分能力指标，包括：

获取原样本数量和第一样本数量；其中，所述目标待解释决策树对应的数据子集为目标数据子集，所述原样本数量为所述目标数据子集中数据样本的数量，所述第一样本数量为所述目标数据子集经过目标节点组合后，所述目标待解释样本所在节点的数据样本的数量；

根据所述原样本数量和所述第一样本数量计算所述目标节点组合的第一区分能力指标。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述原样本数量和所述第一样本数量计算所述目标节点组合的第一区分能力指标的计算公式为：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一区分能力指标计算目标路径节点的第二区分能力指标的计算公式为：

其中，2^{H\h}为所有其余节点组合，|H|为所述目标待解释样本对应的所有路径节点的数量，|S|为其中一个其余节点组合S的路径节点的数量，φ(S)为其中一个其余节点组合S的第一区分能力指标，φ(h∪S)为节点组合h∪S的第一区分能力指标。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所有待解释决策树内同一样本特征的第三区分能力指标，计算所有样本特征的第四区分能力指标，包括：

计算所有待解释决策树内同一样本特征的第三区分能力指标的和，并将得到的第二计算结果与待解释决策树的数量的比值作为所述第四区分能力指标。