摘要
本文涉及一种基于因果推断的多路路由特征选择方法、装置及设备。包括收集目标数据,形成数据集;对数据集进行预处理,并从预处理后的数据集中识别特征变量;构建预处理后的数据集对应的因果图;根据因果图中特征变量与目标变量之间的第一相关系数对特征变量进行初筛,得到候选特征变量;使用多条特征选择路径对候选特征变量进行筛选,得到每条特征选择路径的特征变量子集,多条特征选择路径包括过滤路径和特征重要性评估路径;对多条特征选择路径筛选出的特征变量子集进行综合评估,得到最终的入模特征变量。本文筛选高因果分的变量,同时提高了特征可解释性,对后续场景决断,变量之间的影响关系分析具有指导作用。
技术关键词
变量
特征选择方法
识别特征
XGBoost模型
特征选择装置
数据收集单元
频率
可读存储介质
处理器
计算机设备
存储器
场景
标识
关系
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路径模拟方法
基础设施系统
XGBoost模型
样本
强度
终端负载
可视化平台系统
图表
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多模型
电池健康状态
两阶段
深度学习模型训练