特征对机器学习模型的输出结果的贡献评估方法
基本信息
| 申请号 | CN201910057641.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109800889A | 公开（公告）日 | 2019-05-24 |
| 申请公布号 | CN109800889A | 申请公布日 | 2019-05-24 |
| 分类号 | G06N20/00（2019.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 柴磊; 许靖; 李红一; 尹帅 | 申请（专利权）人 | 深圳魔数智擎科技有限公司 |
| 代理机构 | 深圳市铭粤知识产权代理有限公司 | 代理人 | 深圳魔数智擎科技有限公司;深圳市魔数智擎人工智能有限公司 |
| 地址 | 518000 广东省深圳市南山区前海深港合作区前湾一路1号A栋201室（入驻深圳市前海商务秘书有限公司） | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种特征对机器学习模型的输出结果的贡献评估方法。所述贡献评估方法包括：将包括N个特征的样本输入到已训练好的机器学习模型中，以获取所述机器学习模型输出的总预测值；将第i个特征从样本中删除，且将删除第i个特征的样本输入到所述机器学习模型中，以获取所述机器学习模型输出的第i预测值；根据所述第i预测值与所述总预测值获取第i个特征的特征贡献值。本发明能够得到各个特征对该样本利用机器学习模型进行预测的输出结果的特征贡献值，从而获取各个特征对输出结果的解释信息，进而实现了特征变量对机器学习模型的输出结果的影响的解释。 |
