[发明专利]训练数据集的贡献度计算方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202010123970.6 | 申请日： | 2020-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN111325353A | 公开（公告）日： | 2020-06-23 |
| 发明（设计）人： | 卓本刚;黄启军;唐兴兴;林冰垠 | 申请（专利权）人： | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 王韬 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种训练数据集的贡献度计算方法、装置、设备及存储介质，涉及金融科技领域，该方法包括步骤：获取训练机器学习模型的各训练数据集；计算所述训练数据集中各个特征的沙普利可加性模型解释方法SHAP目标值；根据所述训练数据集中各个特征的SHAP目标值计算所述训练数据集的贡献度。本发明实现了通过训练数据集中各个特征的SHAP目标值对应计算得到各训练数据集的贡献度，以通过各训练数据集的贡献度来评价各训练数据集在训练机器学习模型过程中的重要度，以便于更准确地选择训练机器学习模型的训练数据集，从而提高训练所得机器学习模型对数据预测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 训练 数据 贡献 计算方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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