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申请/专利权人：深圳大学
摘要：本发明实施例公开了一种特征类型筛选方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取至少一个历史对象对应的历史特征信息以及历史实际危害程度，提取历史特征信息对应的历史特征类型；基于历史特征信息、历史实际危害程度和解释机器学习模型预测方式，确定每个历史特征类型对危害程度的贡献值；其中，贡献值用于反映历史特征类型对危害程度的影响程度；基于贡献值，在历史特征类型中筛选出目标特征类型。本发明实施例的技术方案，可以提高筛选目标特征类型的准确性和效率，便于更加准确地对危害程度进行预测。
主权项：1.一种特征类型筛选方法，其特征在于，包括：获取至少一个历史对象对应的历史特征信息以及历史实际危害程度，提取所述历史特征信息对应的历史特征类型；基于所述历史特征信息、历史实际危害程度和解释机器学习模型预测方式，确定每个所述历史特征类型对危害程度的贡献值；其中，所述贡献值用于反映所述历史特征类型对危害程度的影响程度；基于所述贡献值，在所述历史特征类型中筛选出目标特征类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳大学 特征类型筛选方法、装置、电子设备及存储介质
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