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专利信息

一种助力企业精细化运营的模型可解释性分析新方法【异议或纠错】

档案编号： CQ-064-2123-5201
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06Q30/02;G06N5/04;G06N20/00类
授权状态： 已授权
档案内容： 本发明公开了一种助力企业精细化运营的模型可解释性分析新方法,包括以下步骤：S1、构建初始的原始场景机器学习模型；S2、对初始的原始场景机器学习模型进行效果验证；S3、输出该模型在测试集上的预测概率值；S4、设置模型解释样本的圈选阈值,筛选模型解释样本；S5、构建模型解释回归树模型；S6、输出模型解释回归树模型的拟合概率值；S7、对模型解释回归树模型进行效果测评；S8、输出最优版本的解释回归树模型的学习规则,利用学习规则反向解释原始场景机器学习模型的机器学习逻辑。本发明采用树回归模型对原始机器学习模型进行解释,实现以机器学习解释机器学习的模式输出机器学习逻辑,为企业精细化运营提供业务策略支撑。
附件下载：  (原始资料备查)

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