基于神经网络模型的分箱方法、装置及电子设备
公开
摘要
本申请提供了一种基于神经网络模型的分箱方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；所述方法包括：获取神经网络模型的样本集；对样本集中的多个特征样本进行样本分箱处理，得到包括至少两个样本分箱的分箱序列；分别确定各样本分箱的证据权重(WOE，weight of evidence)；基于各样本分箱的证据权重，从分箱序列中提取呈单调关系的最长单调序列，最长单调序列包括至少两个样本分箱；基于最长单调序列，对至少两个样本分箱中未处于最长单调序列的样本分箱进行合并，得到至少两个目标分箱。通过本申请，能够得到显著提升神经网络模型的鲁棒性和可解释性的分箱。
基本信息
专利标题 ：
基于神经网络模型的分箱方法、装置及电子设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114492824A
申请号 ：
CN202011150173.3
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2020-10-23
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
陈瑞钦黄启军李诗琦唐兴兴
申请人 ：
深圳前海微众银行股份有限公司
申请人地址 ：
广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室
代理机构 ：
北京派特恩知识产权代理有限公司
代理人 ：
李昂
优先权 ：
CN202011150173.3
主分类号 ：
G06N20/00
IPC分类号 ：
G06N20/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N20/00
机器学习
法律状态
2022-05-13 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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