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申请/专利权人：湖南师范大学
摘要：本发明属于人工智能领域，具体涉及一种反事实样本解释方法、系统、设备及存储介质，其方法包括：获取原始样本以及原始样本的输出结果，设置反事实优化特征；根据原始样本以及预设算法，生成有偏初始种群；基于特征约束条件以及反事实优化特征，对预测模型的初始函数进行优化，得到反事实优化损失函数；基于原始样本、反事实优化损失函数以及预测模型对有偏初始种群进行进化迭代，得到符合因果约束的反事实样本并进行筛选得到最终反事实样本；将最终反事实样本与原始样本比较，得到预测模型的输入特征与输出结果的因果关系。本申请具有解释预测模型模型的输入特征与输出结果的因果关系的效果。
主权项：1.一种反事实样本解释方法，其特征是，包括：获取已犯罪病人再次犯罪的原始样本和所述原始样本输入到开发和评估犯罪再犯风险预测模型的后输出结果，所述开发和评估犯罪再犯风险预测模型的输入特征为所述原始样本的特征，所述原始样本的特征包括过往犯罪次数、性别、种族、年龄阶段和犯罪程度；设置反事实优化特征，所述反事实优化特征为扰动的一个或者多个的原始样本的特征，所述原始样本的特征包括过往犯罪次数、性别、种族、年龄阶段和犯罪程度；根据所述原始样本以及所述反事实优化目标，生成有偏初始种群；设置特征约束条件；基于所述特征约束条件以及所述反事实优化特征，对开发和评估犯罪再犯风险预测模型的初始函数进行优化，得到所述反事实优化损失函数；基于所述原始样本、所述反事实优化特征、所述反事实优化损失函数以及开发和评估犯罪再犯风险预测模型对所述有偏初始种群进化迭代，得到符合因果约束的反事实样本；筛选出与原始样本最接近的所述反事实样本，得到最终反事实样本；将所述最终反事实样本与所述原始样本比较，得到犯罪再犯风险预测模型的输入特征与输出结果的因果关系。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南师范大学 一种反事实样本解释方法、系统、设备及存储介质
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