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申请/专利权人：南京大学;江苏怀业信息技术股份有限公司;江苏怀业安全科技有限公司

摘要：本发明公开了一种罪犯改造质量评估系统评估结果解释方法。该解释方法通过对原始训练数据集的预测、对原始训练数据集标签的替换、利用特征集元数据对合成样例的生成，利用罪犯改造质量评估系统对合成样例的预测和标签的添加以及合成样例的归总，最终对数据集进行归总，利用归总的数据集对代理模型进行训练，得到决策树图，通过决策树图，使得罪犯改造质量评估系统具有可解释性，在罪犯改造质量评估系统给出评估结果时，可以根据罪犯的改造质量评估指标的相关指标值在决策树图上寻找评估结果对应的评估依据，可以更加直观的对罪犯改造质量评估系统给出的结果进行合理的解释，使得罪犯改造质量评估系统给出的结果更加的具有说服力。

主权项：1.一种罪犯改造质量评估系统评估结果解释方法，其特征在于：该解释方法利用原始训练数据集、特征集元数据、罪犯改造质量评估系统、标签替换模块、合成样例生成模块、标签添加模块、数据集归总模块和代理模型进行解释；该解释方法包括以下步骤：S1、对原始训练数据集D进行标签的替换，得到新训练数据集D'；S2、利用特征集元数据中各个特征的有效特征值列表生成样例，并添加标签，得到扩充训练数据集D'f；S3、所述数据集归总模块对S1输出的新训练数据集D'和S2输出的扩充训练数据集D'f进行归总合并，得到最终训练数据集Dfinal；S4、利用S3输出的最终训练数据集Dfinal对代理模型进行训练，最终得到决策树图；在S1中，具体包括以下步骤：S101、所述罪犯改造质量评估系统接受原始训练数据集D的输入，对原始训练数据集D进行预测，并输出新标签y'；S102、所述标签替换模块利用S101输出的新标签y'替换原始训练数据集D中的原始标签y，得到新训练数据集D'；在S2中，具体包括以下步骤：S201、所述合成样例生成模块针对特征集元数据中的每个特征值，从该特征的有效特征值列表中随机选取一个值作为该特征的特征值，得到不包含标签的合成样例X；S202、所述罪犯改造质量评估系统接受S201输出的合成样例X，对合成样例X进行预测，输出合成样例标签y'f；S203、所述标签添加模块将S202输出的合成样例标签y'f添加在S201输出的合成样例X上，得到包含合成样例标签y'f的合成样例Xi，yf’；S204、重复S201-S203，对若干个包含合成样例标签y'f的合成样例Xi，yf’进行归总，组成扩充训练数据集D'f；在S3中：数据集归总模块根据下列表达式对S1输出的新训练数据集D'和S2输出的扩充训练数据集Df'进行合并汇总：Dfinal＝D′∪Df’；其中，Dfinal表示最终训练数据集。

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