【技术实现步骤摘要】
特征重要性可视化方法、设备及可读存储介质
本申请涉及金融科技(Fintech)的人工智能领域，尤其涉及一种特征重要性可视化方法、设备及可读存储介质。
技术介绍
随着金融科技，尤其是互联网科技金融的不断发展，越来越多的技术(如分布式、区块链Blockchain、人工智能等)应用在金融领域，但金融业也对技术提出了更高的要求，如对金融业对应待办事项的分发也有更高的要求。随着计算机软件和人工智能的不断发展，深度学习的应用领域也越来越广泛，但是深度学习模型的内部运转原理及各个部分的组成方式，仍有待厘清，目前，通常通过Shapley重要性等方法估计模型输入特征的重要性，但是，该方法通常用于解释某一特征对模型是否重要，但是，该方法只能粗略地、大致地解释某一特征对模型的重要性，难以解释某一特征对模型的重要性的程度，进而导致对深度学习模型的模型解释的准确性较低，进而导致模型解释效果较差，且由于目前的模型解释方法仅能解释某一特征对模型是否重要，业务人员难以简单且直接地得到模型解释结果，进而进一步降低了模型解释的效果，所以，现有技术中存在...
【技术保护点】
1.一种特征重要性可视化方法，其特征在于，所述特征重要性可视化方法包括：/n获取各目标特征维度和各所述目标特征维度对应的样本类别，并基于预设哈希编码模型和各所述样本类别对应的预设哈希编码值，确定各所述目标特征维度对应的特征重要性值；/n基于各所述特征重要性值，确定各所述目标特征维度对应的目标比特位；/n基于各所述特征重要性值、各所述目标比特位和各所述样本类别，生成可视化特征重要性数据。/n
【技术特征摘要】
1.一种特征重要性可视化方法，其特征在于，所述特征重要性可视化方法包括：
获取各目标特征维度和各所述目标特征维度对应的样本类别，并基于预设哈希编码模型和各所述样本类别对应的预设哈希编码值，确定各所述目标特征维度对应的特征重要性值；
基于各所述特征重要性值，确定各所述目标特征维度对应的目标比特位；
基于各所述特征重要性值、各所述目标比特位和各所述样本类别，生成可视化特征重要性数据。
2.如权利要求1所述特征重要性可视化方法，其特征在于，所述可视化特征重要性数据包括目标连接强度图，所述特征重要性值包括所述目标比特位和各所述样本类别之间的各吻合度，其中，一所述目标比特位和一所述样本类别之间存在一所述吻合度，
所述基于各所述特征重要性值、各所述目标比特位和各所述样本类别，生成可视化特征重要性数据的步骤包括：
生成各所述目标比特位对应的比特位节点和各所述目标样本类别对应的类别节点，并将各所述吻合度分别对应的所述比特位节点和所述类别节点进行连接，获得第一初始连接强度图；
获取各所述比特位节点两两之间的比特位一致性结果和各所述类别节点两两之间的类别一致性结果；
基于各所述比特位一致性结果，在所述第一初始连接强度图中对各所述比特位节点进行连接，并基于各所述类别一致性结果，对各所述类别节点进行连接，获得第二初始连接强度图；
在所述第二初始连接强度图中分别对各所述比特位节点和各所述类别节点进行聚类，获得所述目标连接强度图。
3.如权利要求2所述特征重要性可视化方法，其特征在于，所述特征重要性值对应的特征重要性向量，
所述获取各所述比特位节点两两之间的比特位一致性结果的步骤包括：
确定各所述比特位节点对应的所述特征重要性向量，并计算各所述特征重要性向量两两之间的夹角余弦值；
基于各所述夹角余弦值，确定各所述比特位节点之间的比特位一致性结果。
4.如权利要求2所述特征重要性可视化方法，其特征在于，所述分别对各所述比特位节点和各所述类别节点进行聚类，获得所述目标连接强度图的步骤包括：
获取各所述比特位节点之间的比特位关联性值和各所述类别节点之间的类别关联性值；
基于各所述比特位关联性值，对各所述比特位节点进行聚类，获得第一聚类结果，并基于各所述类别关联性值，对各所述类别节点进行聚类，获得第二聚类结果；
基于所述第一聚类结果和所述第二聚类结果，生成所述目标连接强度图。
5.如权利要求4所述特征重要性可视化方法，其特征在于，所述第一聚类结果包括各所述比特位节点共同对应的一个或者多个聚类比特位节点，所述第二聚类结果包括各所述类别节点共同对应的一个或者多个聚类类别节点，
所述基于各所述比特位关联性值，对各所述比特位节点进行聚类，获得第一聚类结果，并基于各所述类别关联性值，对各所述类别节点进行聚类，获得第二聚类结果的步骤包括：
将各所述比特位关联性值分别与预设比特位关联性阀值进行比对，确定各所述比特位关联性值中大...
【专利技术属性】
技术研发人员：范力欣，张天豫，吴锦和，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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