一种规则提取方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种规则提取方法，具体包括：提取树集成模型中每个非根节点的规则，选择不同决策树中满足粒度水平的规则进行组合，并将组合后的新规则中满足粒度水平的继续与另一决策树中满足粒度水平的规则进行合并，直到所有规则完成组合与合并；统计合并后的规则集中覆盖正例最多的新规则并随机选择其中之一，直至所有的正例都被覆盖。该方法是一种通用的技术框架，并且首次将并行计算引入到这个领域，从而增加了模型的可拓展性和效率；显著减少了树集成模型的复杂性，生成了具有非冗余信息的可解释规则列表，并且保持出色的分类性能；且能够引入自适应机制，通过调整参数控制生成规则的粒度水平，从而平衡模型性能的复杂度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及树集成模型领域，尤其涉及一种规则提取方法、装置及存储介质。

技术介绍

1、金融风险评价对于中小企业的稳定发展至关重要，但目前面临着融资难、融资贵、融资慢等挑战。另外，由于金融领域数据的特殊性以及现有机器学习和深度学习模型的局限性，传统的金融风险评价模型已无法满足实际需求。因此，建立准确性与可解释性兼顾的中小企业金融智能风险评价模型成为当前研究的关键。

2、针对以上问题，提出了一种从树集成模型中提取规则的方法。树集成模型规则抽取结合了决策树、随机森林等树集成模型和规则抽取技术，旨在从金融领域的高维、复杂数据中提取可解释的规则，以用于构建金融风险评价模型。这种方法有望解决现有金融风险评价模型在可解释性和预测能力方面的问题，为中小企业的金融智能风险决策提供更为可靠的技术支持。

3、现有的规则提取方法，模型生成了复杂且庞大的规则集合，其中存在许多嵌套、交叉的子规则，规则长度过长，从而使最终的规则集难以理解和解释，难以被业务决策者理解和接受；这样的规则有可能过于抽象或脱离实际业务场景，使得业务决策者无法准确的理解规则和实际业务的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种规则提取方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1的规则提取方法，其特征在于，在所述合并组合中的规则形成新规则之后，在所述新规则再与另外一棵决策树中的规则进行组合之前，包括：

3.根据权利要求1的规则提取方法，其特征在于，在所述针对树集成模型中每棵决策树，遍历决策树的每个节点之后，包括：

4.根据权利要求1的规则提取方法，其特征在于，在所述规则特征空间中选择不同决策树中的规则进行组合，包括：

5.根据权利要求4的规则提取方法，其特征在于，将两个元素对应的规则进行组合，包括：

6.根据权利要求1的规则提取方法，其...

【技术特征摘要】

1.一种规则提取方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1的规则提取方法，其特征在于，在所述合并组合中的规则形成新规则之后，在所述新规则再与另外一棵决策树中的规则进行组合之前，包括：

3.根据权利要求1的规则提取方法，其特征在于，在所述针对树集成模型中每棵决策树，遍历决策树的每个节点之后，包括：

4.根据权利要求1的规则提取方法，其特征在于，在所述规则特征空间中选择不同决策树中的规则进行组合，包括：

5.根据权利要求4的规则提取方法，其特征在于，将两个元素对应的规则进行组合，包括：

6.根据权利要求1的规则提取方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李钊，朱孟宇，赵军，刘永宁，曹宇飞，张安妮，冯雅君，刘晓鹏，马斌，尤一，张发英，
申请(专利权)人：宁夏大学，
类型：发明
国别省市：