[发明专利]展示预测模型的方法、装置及调整预测模型的方法、装置

权利要求书

1.一种对预测模型进行展示的方法，包括：

获取待解释的预测模型针对至少一个预测样本得到的至少一个预测结果；

基于所述至少一个预测样本和所述至少一个预测结果来获取用于训练决策树模型的至少一个决策树训练样本，所述决策树模型用于解释所述预测模型；

使用所述至少一个决策树训练样本来训练决策树模型以使所述决策树模型拟合所述预测模型；以及

可视化地展示训练出的决策树模型；

其中，所述基于所述至少一个预测样本和所述至少一个预测结果来获取用于训练决策树模型的至少一个决策树训练样本，包括：

从所述至少一个预测样本的特征筛选至少一部分特征，其中，所述至少一部分特征包括所述至少一个预测样本的特征之中起主要预测作用的特征和/或易于用户理解的特征；

对所述至少一部分特征所在的特征空间进行变换，其中，所述特征空间的变换包括特征数量和/或特征内容的变换；

将变换后的所述至少一部分特征作为所述决策树训练样本的特征，并基于相应得到的预测结果来获取所述决策树训练样本的标记。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述至少一部分特征所在的特征空间进行变换的步骤包括：

鉴于所述决策树模型的预计规模和/或所述决策树模型的节点解释性，对所述预测样本的所述至少一部分特征所在的特征空间进行变换。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，对所述至少一部分特征所在的特征空间进行变换的步骤包括：将所述预测样本的所述至少一部分特征之中的至少一个特征子集分别变换为相应的至少一个变换特征子集，其中，每个特征子集对应于所述至少一部分特征所在的特征空间之中的一个特征子空间，变换特征子集对应于变换后的特征子空间中的特征向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述变换特征子集的特征数量少于或等于变换前的相应特征子集的特征数量。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，变换前的特征子集指示预测样本的属性信息，相应的变换特征子集指示所述属性信息的统计信息或权重信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述至少一部分特征所在的特征空间进行变换的步骤包括：将所述至少一部分特征之中的至少一个离散化特征子集变换为相应的至少一个连续特征。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述离散化特征子集指示预测样本的属性信息，

其中，相应的连续特征指示所述属性信息关于预测模型的预测目标的统计信息；或者，相应的连续特征指示所述属性信息关于预测模型的预测目标的预测权重。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，在获取预测模型针对至少一个预测样本得到的至少一个预测结果的步骤之前，所述方法还包括：

基于训练出所述预测模型的至少一个预测模型训练样本来得到所述至少一个预测样本，并将所述至少一个预测样本输入所述预测模型。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，在使用所述至少一个决策树训练样本来训练决策树模型的步骤中，在预设的关于决策树模型的预计规模的正则化项下进行决策树模型的训练。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述正则化项用于限制决策树模型的节点数量、层数和/或节点样本最小阈值。

11.根据权利要求1所述的方法，其中，可视化地展示训练出的决策树模型的步骤包括：通过剪枝处理来可视化地展示训练出的决策树模型，其中，在剪枝处理中剪掉的节点不被展示或被隐藏展示。