[发明专利]特征分析方法、装置、电子设备及可读存储介质在审
| 申请号： | 201910894660.1 | 申请日： | 2019-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN110738325A | 公开（公告）日： | 2020-01-31 |
| 发明（设计）人： | 朱碧莹;吴骏超;邹旭华;张喜升 | 申请（专利权）人： | 北京三快在线科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 11319 北京润泽恒知识产权代理有限公司 | 代理人： | 任亚娟 |
| 地址： | 100083 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开的实施例提供了一种特征分析方法、装置、电子设备及可读存储介质，所述方法包括：在对所述模型树的训练过程中，记录所述模型树的训练参数、每个叶子节点的预测得分和属于每个叶子节点的样本的预设二阶导数，所述预设二阶导数为预设损失函数对所述预测得分的二阶导数；根据所述模型树的训练参数、每个叶子节点的预测得分和属于每个叶子节点的样本的预设二阶导数，计算每个节点对应的特征的贡献度；根据所述节点对应的特征的贡献度对所述特征进行分析。可以通过模型树的训练参数、叶子节点的预测得分和属于每个叶子节点的样本的预设二阶导数，确定节点的特征的贡献度，有助于提高特征分析的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 叶子节点 二阶导数 预设 模型树 训练参数 贡献度 样本 预测 特征分析 可读存储介质 电子设备 损失函数 训练过程 准确度 记录 分析 | ||
【主权项】：
1.一种特征分析方法，其特征在于，所述方法包括：/n在对所述模型树的训练过程中，记录所述模型树的训练参数、每个叶子节点的预测得分和属于每个叶子节点的样本的预设二阶导数，所述预设二阶导数为预设损失函数对所述预测得分的二阶导数；/n根据所述模型树的训练参数、每个叶子节点的预测得分和属于每个叶子节点的样本的预设二阶导数，计算每个节点对应的特征的贡献度；/n根据所述节点对应的特征的贡献度对所述特征进行分析。/n
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