[发明专利]一种机器学习有监督模型解释方法、系统及设备有效
| 申请号： | 202011305758.8 | 申请日： | 2020-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN112101574B | 公开（公告）日： | 2021-03-02 |
| 发明（设计）人： | 杨艾森;段函言;熊靖汶;陈文 | 申请（专利权）人： | 成都数联铭品科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都天嘉专利事务所(普通合伙) 51211 | 代理人： | 康拯通 |
| 地址： | 610000 四川省成都市武侯区中国（四川）*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种机器学习有监督模型解释方法、系统及设备，涉及机器学习技术领域，将包括若干特征值的数据输入到训练好的、给定有监督的机器学习模型中，并得到机器学习的输出结果，对输出结果相同的数据进行层次聚类，剔除每一簇中的非典型特征值，并用空值填补被剔除的特征值，并进行特征值的聚类分箱，得到特征值的主要分布区间为对应特征取值进行簇标签构建，使用数学期望算法计算各个特征值对所述输出结果的影响，最后可视化展示，是一种基于聚类方法、采用与模型无关的解释方法，对给定有监督机器学习模型，结合样本数据和模型评估结果就能对模型进行解释，还能指导模型的改进的解释方法和系统，以及对应的计算机和存储介质。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 机器 学习 监督 模型 解释 方法 系统 设备 | ||
【主权项】：
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