[发明专利]特征重要性获取方法及装置

摘要

本发明公开了特征重要性获取方法及装置，通过利用预设模型对样本进行训练，可以输出训练后的训练模型及样本的特征重要性矩阵。其中，样本的特征重要性矩阵中的每一列表示样本的一个特征重要性，通过样本的特征重要性矩阵可以获取任一一个或者多个样本的特征重要性。另外，本发明实施例还可以利用训练模型预测待测样本的特征重要性，通过训练模型输出的待测样本的特征重要性矩阵，可以获取一个或者多个待测样本的特征重要性。例如通过预测待测用户的多维度行为数据，得到待测用户的多维度特征重要性矩阵，可以获取到每个待测用户不同维度的数据对其重要性程度，进而可以指导业务人员针对某个或者多个不同的用户分别开展业务，提高工作效率。

主权项

1.一种特征重要性获取方法，其特征在于，包括：获取样本集合，所述样本集合包括多个样本，所述样本包括多个维度的特征；通过所述样本集合对预设模型进行训练，得到训练模型，所述训练模型将所述样本集合划分为多个节点，每个所述节点包括由一个或者多个样本组成的样本群；计算各个所述节点中预设类别的样本的激活强度和信息增益，所述激活强度表示所述节点中预设类别的样本在样本群中所占的权重，所述激活强度与所述预设类别的样本占所述样本群的比例正相关，所述信息增益表示将所述节点划分前后的信息差，所述信息增益与所述预设类别的样本在所述样本群中的类别一致性正相关；通过各个所述节点中预设类别的样本的激活强度和信息增益，获取每个所述预设类别的样本特征重要性，所述特征重要性表示所述预设类别的样本在各个维度分别对应的权重。