一种基于推理增强的人工智能预测方法

本发明公开了一种基于推理增强的人工智能预测方法。选择性偏差校正，有效减少选择性偏差的影响，从而提升预测的准确性。相比传统回归方法假设数据分布一致，本发明能够有效剔除伪相关，识别出真实的因果效应，从而在高偏差场景下展现更高的预测准确性。在数据特征缺失场景中展现出显著的鲁棒性和稳定性。采用完全条件规范多重插补得到不含缺失项的完整数据集，优于传统简单插补，不仅减少了插补偏差，还显著提高了模型在高缺失数据场景中的鲁棒性，能够更全面地利用外部因素信息，提高对复杂场景的适应能力。本发明对外部因素显式建模。这种针对外部因素的专门处理，使本发明在复杂环境中能够更好地捕捉外部信息的影响，提升预测效果。