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基于CatBoost用信预测模型的TreeSHAP解释性研究 被引量：3
1
作者 马朔 李钊 赵军 《计算机系统应用》 2023年第3期338-344,共7页
银行客户申请信用贷款在授信通过后,精准预测客户是否用信及分析影响客户用信的关键因素,对提高银行客户服务能力及盈利能力具有重要意义.目前,机器学习算法鲜有在用信预测方面的应用,且金融用信领域缺乏模型可解释性的研究,为此提出一... 银行客户申请信用贷款在授信通过后,精准预测客户是否用信及分析影响客户用信的关键因素,对提高银行客户服务能力及盈利能力具有重要意义.目前,机器学习算法鲜有在用信预测方面的应用,且金融用信领域缺乏模型可解释性的研究,为此提出一种基于CatBoost的TreeSHAP解释性用信预测模型.通过CatBoost构建用信预测模型,利用3种超参数优化算法对该模型进行对比优化,与基线模型在4项主要性能指标上进行实验对比,结果表明经TPE算法优化后的模型性能均优于其他模型,然后结合TreeSHAP方法从全局和局部的层面增强模型的可解释性,解释性分析客户用信的影响因素,为银行对客户进行精准化营销提供决策依据. 展开更多
关键词 用信预测 可解释性 TPE CatBoost treeshap 机器学习
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基于油中溶解气体特征量筛选的变压器故障诊断方法 被引量：14
2
作者 廖才波 杨金鑫 +3 位作者 胡雄 邱志斌 刘小天 朱文清 《电力工程技术》 北大核心 2024年第1期192-200,共9页
油中溶解气体分析对变压器故障预警及诊断具有重要意义。针对油中溶解气体特征量种类众多、故障关联特征分析不足等问题,文中以油浸式变压器为研究对象,提出了基于油中溶解气体特征量筛选的变压器故障诊断方法。首先,对油中溶解气体的... 油中溶解气体分析对变压器故障预警及诊断具有重要意义。针对油中溶解气体特征量种类众多、故障关联特征分析不足等问题,文中以油浸式变压器为研究对象,提出了基于油中溶解气体特征量筛选的变压器故障诊断方法。首先,对油中溶解气体的原始特征量进行特征衍生,通过随机森林(random forest,RF)计算特征量对故障诊断的重要度,筛选得到最佳特征组合。其次,采用树结构概率密度估计(tree-structured parzen estimator,TPE)实现RF模型的参数寻优,并形成TPE-RF诊断模型。同时,结合多种评价指标,证明所提方法能够对变压器作出准确的故障诊断。最后,提出TreeSAHP模型分析特征量对各故障的重要度,优选出各故障关联的主要特征量,并根据变压器运行案例,探讨了该方法在电力行业现场应用中的适用性,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 油中溶解气体 变压器 故障诊断 树结构概率密度估计(TPE) 随机森林(RF) 特征筛选 treeshap模型
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我国信用环境的区域差异及影响因素研究 被引量：3
3
作者 朱月月 张福浩 +2 位作者 刘晓东 杨鸿海 赵习枝 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2021年第12期195-203,218,共10页
为了深入了解我国各地区的信用环境现状,研究影响信用环境的社会经济因素,对有针对性地提升城市信用环境水平,吸引人才和投资,促进经济发展具有重要意义。该文利用局部空间自相关分析我国城市商业信用环境指数的空间分布格局,其高高值... 为了深入了解我国各地区的信用环境现状,研究影响信用环境的社会经济因素,对有针对性地提升城市信用环境水平,吸引人才和投资,促进经济发展具有重要意义。该文利用局部空间自相关分析我国城市商业信用环境指数的空间分布格局,其高高值区域主要集中在环渤海地区和长江三角洲地区,低低值区域主要集中在中部地区和西南地区。基于城市商业信用环境指数分析我国信用环境的区域分布规律,利用极端梯度提升算法建立城市商业信用环境指数与社会经济指标的回归模型,模型的决定系数R;为0.8571。特征重要性分析结果表明,住户存款余额、年末金融机构人民币各项存款余额是影响我国信用环境的重要因子。引入TreeSHAP解释模型从微观角度分析因子对信用环境的影响,总体上金融体系的发展水平、政府行政管理以及区域经济的发展越好,城市信用环境越好。 展开更多
关键词 信用环境 XGBoost treeshap 区域差异 影响因素
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“三减三健”政策下基于XGBoost与SHAP分析的可解释性肥胖风险预测研究
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作者 曹克苗 《运筹与模糊学》 2025年第3期477-492,共16页
在全球肥胖问题日益严峻及中国“三减三健”政策推进的背景下,本研究基于墨西哥、秘鲁和哥伦比亚三国2111份多维度健康数据集,提出一种基于XGBoost与SHAP分析的可解释性肥胖风险预测方法。首先基于XGBoost集成算法构建肥胖风险预测模型... 在全球肥胖问题日益严峻及中国“三减三健”政策推进的背景下,本研究基于墨西哥、秘鲁和哥伦比亚三国2111份多维度健康数据集,提出一种基于XGBoost与SHAP分析的可解释性肥胖风险预测方法。首先基于XGBoost集成算法构建肥胖风险预测模型(模型准确率达96.22%),并根据XGBoost内嵌评估指标对模型进行初步特征解释。运用TreeSHAP方法对诊断模型进行特征解释分析,探究重要特征对肥胖风险的影响关系,分析特征之间的依赖交互效应,直观、透明地揭示模型的预测机制。最后利用聚类分析将人群划分为6类,结合中国“体重管理年”政策提出精准干预策略。研究验证了“饮食–运动”干预路径的跨文化有效性,为《健康中国2030》的全球化经验输出提供循证依据,开创了健康政策国际互鉴的新范式。 展开更多
关键词 三减三健 肥胖风险预测 XGBoost模型 treeshap 特征解释
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