基于可解释机器学习的航空机务维修风险预警方法

本发明涉及航空机务维修技术领域，具体地说，涉及一种基于可解释机器学习的航空机务维修风险预警方法，其包括以下步骤：步骤一、构建核心风险指标体系；步骤二、博弈论优化指标组合权重与判定风险级别；步骤三、基于SHAP可解释的机器学习风险预警模型；步骤四、利用可解释预警模型实现机务维修风险级别预警并量化各指标对预警结果的贡献。本发明能较佳的实现航空机务维修风险级别的自动化、定量化评估预警，并实现预警结果的可解释分析。