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申请/专利权人：支付宝(杭州)信息技术有限公司
摘要：本说明书实施例提供用于模型解释的方法及装置。该方法包括：将待预测数据提供给机器学习模型得到预测结果，该机器学习模型包括基于训练样本集训练出的非线性机器学习模型；根据该预测结果，确定该待预测数据中的第一特征集中的各个特征所对应的特征贡献度；基于所确定出的待预测数据的特征贡献度以及该训练样本集中的各个训练样本的对应特征的特征贡献度，从该训练样本集中确定该待预测数据的相似样本集；以及基于该相似样本集，生成针对该机器学习模型的第一解释信息。
主权项：1.一种用于模型解释的方法，包括：将待预测数据提供给机器学习模型得到预测结果，所述机器学习模型包括基于训练样本集训练出的非线性机器学习模型，所述待预测数据包括对实际业务场景所使用的视频原始数据进行特征处理后所得到的多维特征；根据所述预测结果，确定所述待预测数据中的第一特征集中的各个特征所对应的特征贡献度；基于所确定出的待预测数据的特征贡献度以及所述训练样本集中的各个训练样本的对应特征的特征贡献度，从所述训练样本集中确定所述待预测数据的相似样本集；以及基于所述相似样本集，生成针对所述机器学习模型的第一解释信息，所述第一解释信息包括针对待训练数据的特征调整建议信息，所述特征调整建议信息包括建议调整特征以及对应调整值，所述基于所述相似样本集，生成针对所述机器学习模型的第一解释信息，包括：从所述相似样本集中选取标签数据符合预设选取条件的训练样本作为目标样本集；根据所述目标样本集中的训练样本的第二特征集中的各个特征的特征值，生成所述待预测数据的对应特征的调整值取值集；根据所生成的各个特征的调整值取值集，确定所述待预测数据中的建议调整特征以及对应的调整值；根据所确定的建议调整特征以及对应的调整值，生成特征调整建议信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 支付宝(杭州)信息技术有限公司 用于模型解释的方法及装置
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