[发明专利]一种深度学习模型个体预测解释方法

摘要

一种深度学习模型个体预测解释方法，涉及数据建模后对个体预测结果的解释与分析。包括步骤：S1，对原始个体样本数据进行清洗和预处理；S2,将个体样本数据放入深度学习模型中建模，得到预测模型y1＝f(x)；S3,选取一个待解释个体样本，获取该样本取值x*，并计算出预测模型对该样本的预测值S4,将x*作为解释变量、作为响应变量，输出一个拟合的可解释模型y2＝g(x)；S5,通过分析可解释模型y2＝g(x)的参数，若参数为正，则表示该特征对个体预测结果输出值有增益作用；若参数为负，则表示该特征对个体预测结果输出值有消减作用；解决深度模型无法对个体预测结果进行解释的问题，提高了模型预测的准确性和可信度。