一种面向AI模型的因果推断增强型数据预处理系统技术方案

本发明专利技术公开了一种面向AI模型的因果推断增强型数据预处理系统，涉及数据处理技术领域。通过模式定义模块，注册各变量的时间尺度属性和质量审计规则；时间坐标系校正模块以统一的任务时间尺度为基准，对多尺度原始数据进行时间对齐，构建无扭曲的分析参照系；测量刻度校正模块根据质量审计规则，对混杂因子的测量质量进行量化评分，对高质量、中等质量和低质量的混杂因子分别执行完全调整、折扣调整和放弃调整。数据输出模块根据确定的策略处理数据，输出具有高因果信噪比的增强型数据集及因果诊断报告。本发明专利技术通过先正其时，后校其度的有序流程，提升了因果效应评估的准确性与模型的鲁棒性，并实现了自动化、可解释的数据预处理。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据处理，特别涉及一种面向ai模型的因果推断增强型数据预处理系统。

技术介绍

1、在构建用于因果推断的机器学习模型时，其核心挑战在于从充满噪声和偏误的观测数据中，准确地分离出处理对结果的纯粹因果效应。现有数据预处理技术在进行时间序列聚合或特征选择时，往往忽略了不同变量的时间尺度差异和测量质量差异。粗暴的聚合会扭曲变量间的时间关系，凭空制造虚假关联；而盲目信任所有变量又会因测量噪声的存在而引入系统性偏差。这种由时间维度错位和测量维度失准共同导致的“因果信噪比失真”问题，严重影响了下游因果模型评估的准确性和鲁棒性。

2、综上所述，现有技术中存在因未能协同处理数据的时间尺度错位与测量刻度失准问题，导致预处理后的数据因果信噪比低，进而影响下游模型效能的技术问题。

技术实现思路

1、本专利技术提供一种面向ai模型的因果推断增强型数据预处理系统，用以解决现有技术中存在的因果信噪比失真问题，提升因果效应评估的准确性和鲁棒性。

2、鉴于上述问题，本专利技术提供了一种面向ai模型的因果推断本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向AI模型的因果推断增强型数据预处理系统，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种面向AI模型的因果推断增强型数据预处理系统，其特征在于，所述质量审计规则包括：

3.如权利要求1所述的一种面向AI模型的因果推断增强型数据预处理系统，其特征在于，所述时间坐标系校正模块具体用于：

4.如权利要求1所述的一种面向AI模型的因果推断增强型数据预处理系统，其特征在于，所述因果敏感的聚合操作包括：

5.如权利要求1所述的一种面向AI模型的因果推断增强型数据预处理系统，其特征在于，所述测量刻度校正模块用于为所述混杂因子计算质量得分，具体用...

【技术特征摘要】

1.一种面向ai模型的因果推断增强型数据预处理系统，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种面向ai模型的因果推断增强型数据预处理系统，其特征在于，所述质量审计规则包括：

3.如权利要求1所述的一种面向ai模型的因果推断增强型数据预处理系统，其特征在于，所述时间坐标系校正模块具体用于：

4.如权利要求1所述的一种面向ai模型的因果推断增强型数据预处理系统，其特征在于，所述因果敏感的聚合操作包括：

5.如权利要求1所述的一种面向ai模型的因果推断增强型数...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱坪仁，王黎黎，
申请(专利权)人：北京华晨弘毅咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：