[發(fā)明專(zhuān)利]基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型解釋來(lái)分析數(shù)據(jù)的方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810683818.6
• 申請(qǐng)日: 2018-06-28
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108960434B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-07-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 方榮;李福龍;楊慧斌;詹鎮(zhèn)江
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 第四范式（北京）技術(shù)有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06N20/00
• 分類(lèi)號(hào): G06N20/00
• 代理公司: 北京銘碩知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11286
• 代理人: 王秀君;魯恭誠(chéng)

本公開(kāi)涉及基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型解釋來(lái)分析數(shù)據(jù)的方法及裝置。一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型解釋來(lái)分析數(shù)據(jù)的方法包括：獲取并顯示模型解釋內(nèi)容，所述模型解釋內(nèi)容包括模型結(jié)構(gòu)解釋、模型特征重要性和模型預(yù)測(cè)解釋中的至少一種；接收用戶(hù)針對(duì)所述模型解釋內(nèi)容所顯示的特征名中的至少一個(gè)特征名作出的數(shù)據(jù)分析請(qǐng)求；分別計(jì)算所述至少一個(gè)特征名中的每個(gè)特征名下所有特征在訓(xùn)練樣本中的數(shù)據(jù)分布；以及以可視化方式輸出所述數(shù)據(jù)分布。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，具體涉及一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型解釋來(lái)分析數(shù)據(jù)的方法及裝置。

背景技術(shù)

傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)建模過(guò)程需要大量的時(shí)間進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，從而決定如何進(jìn)行特征處理。但是，針對(duì)實(shí)際的問(wèn)題，待分析的數(shù)據(jù)的量通常是非常龐大的。此時(shí)，如果無(wú)差別地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，則將是一個(gè)非常繁瑣耗時(shí)的過(guò)程。然而，如果有差別地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，則會(huì)需要依賴(lài)用戶(hù)的足夠的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)。

另外，如果僅僅通過(guò)模型指標(biāo)來(lái)了解模型的效果，則模型相當(dāng)于是一個(gè)黑盒，用戶(hù)并不理解模型的含義。

因此，在現(xiàn)有技術(shù)中，缺乏能夠在機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程中有效地分析數(shù)據(jù)和理解模型的方案。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明提出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型解釋來(lái)分析數(shù)據(jù)的方法。

根據(jù)本發(fā)明，提供一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型解釋來(lái)分析數(shù)據(jù)的方法，所述方法可包括：獲取并顯示模型解釋內(nèi)容，所述模型解釋內(nèi)容包括模型結(jié)構(gòu)解釋、模型特征重要性和模型預(yù)測(cè)解釋中的至少一種；接收用戶(hù)針對(duì)所述模型解釋內(nèi)容所顯示的特征名中的至少一個(gè)特征名作出的數(shù)據(jù)分析請(qǐng)求；分別計(jì)算所述至少一個(gè)特征名中的每個(gè)特征名下所有特征在訓(xùn)練樣本中的數(shù)據(jù)分布；以及以可視化方式輸出所述數(shù)據(jù)分布。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，對(duì)于離散特征，所述數(shù)據(jù)分布可以是按照標(biāo)記分組后的關(guān)于每個(gè)分組下的特征出現(xiàn)情況的堆疊柱狀圖、分組柱狀圖和/或散點(diǎn)圖。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，對(duì)于連續(xù)特征，所述數(shù)據(jù)分布可以是對(duì)按標(biāo)記分組后的特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)而獲得的平均值圖、點(diǎn)線(xiàn)圖和/或核密度估計(jì)圖。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，所述模型可以是邏輯回歸模型，并且，所述模型結(jié)構(gòu)解釋可被顯示為特征名、同一特征名下各個(gè)特征的權(quán)重值的分布信息和/或同一特征名下各個(gè)特征的維度信息。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，可通過(guò)箱線(xiàn)圖來(lái)分別表示同一特征名下各個(gè)特征的非零權(quán)重值和/或全部權(quán)重值的分布信息，其中，所述箱線(xiàn)圖包括以下項(xiàng)中的至少一項(xiàng)：最小值、第一四分位數(shù)、中位數(shù)、第三四分位數(shù)和最大值。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，所述維度信息可指示以下項(xiàng)中的至少一項(xiàng)：(1)同一特征名下權(quán)重值非零的特征的數(shù)量相對(duì)于所述同一特征名下的特征總數(shù)的占比；(2)同一特征名下所有特征的維度數(shù)和/或所述維度數(shù)相對(duì)于模型的特征總維度數(shù)的占比；(3)同一特征名下權(quán)重值非零的特征的維度數(shù)和/或所述維度數(shù)相對(duì)于模型的所有權(quán)重值非零的特征總維度數(shù)的占比。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，所述模型可以是邏輯回歸模型，并且，所述模型預(yù)測(cè)解釋可被顯示為預(yù)測(cè)樣本的特征及其對(duì)應(yīng)的權(quán)重；或者，所述模型可以是決策樹(shù)模型，并且，所述模型預(yù)測(cè)解釋可被顯示為預(yù)測(cè)樣本的決策路徑及其對(duì)應(yīng)的權(quán)重。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，所述數(shù)據(jù)分析請(qǐng)求可包括：針對(duì)模型解釋內(nèi)容所顯示的特征名中的所述至少一個(gè)特征名作出的懸停操作或點(diǎn)擊操作。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，所述方法還可包括：接收特征名搜索指令；根據(jù)所述特征名搜索指令在所述模型解釋內(nèi)容所顯示的特征名中搜索目標(biāo)特征名；顯示搜索到的目標(biāo)特征名以及對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)分布。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，以可視化方式輸出所述數(shù)據(jù)分布的步驟可包括：通過(guò)建立模型解釋內(nèi)容與所述數(shù)據(jù)分布的關(guān)聯(lián)性來(lái)顯示所述數(shù)據(jù)分布。