[发明专利]提升树模型的可视分析系统及方法在审
| 申请号： | 201711207391.4 | 申请日： | 2017-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN107862342A | 公开（公告）日： | 2018-03-30 |
| 发明（设计）人： | 刘世霞;肖剑楠;刘峻琳 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)11201 | 代理人： | 张润 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种提升树模型的可视分析系统及方法，其中，系统包括时序混淆矩阵可视模块，用于按列堆叠提升树模型每一轮的混淆矩阵，以表达每一轮新的弱学习器添加之后混淆矩阵的变化信息；点投影可视模块，用于基于降维展示样本的训练结果之间的关系；树形可视模块，用于通过展示作为弱分类器的决策树结构辅助对模型的训练过程和结果进行理解和诊断；特征排序可视模块，用于基于特征重要性计算辅助分析特征在对样本进行分类过程中起到的作用。该系统可以可视化提升树模型的信息，并通过特征排序可视模块对提升树模型的训练过程和结果进行理解和诊断，从而提高训练模型的有效性和可靠性，提高分析的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 提升 模型 可视 分析 系统 方法 | ||
【主权项】：
一种提升树模型的可视分析系统，其特征在于，包括：时序混淆矩阵可视模块，用于按列堆叠提升树模型每一轮的混淆矩阵，以表达每一轮新的弱学习器添加之后所述混淆矩阵的变化信息；点投影可视模块，用于基于降维展示样本的训练结果之间的关系；树形可视模块，用于通过展示作为弱分类器的决策树结构辅助对模型的训练过程和结果进行理解和诊断；以及特征排序可视模块，用于基于特征重要性计算辅助分析特征在对所述样本进行分类过程中起到的作用。
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