摘要
本发明提供了基于极小扰动量的比率型指标进行维度归因零值处理方法,包括:S1.确定指标波动贡献和结构变化贡献的计算方法;确定零值场景类型;S2.添加极小扰动量得到添加扰动后的处理数据;S3.计算分项总贡献;S4.采用曲线拟合的方式对误差数据进行处理得到最优扰动量;S5.构建并训练随机森林模型,预测得到场景风险等级和预测扰动量;S6.对S4得到的最优扰动量和S5得到的预测扰动量进行融合决策,得到最终扰动量;S7.基于最终扰动量,重新计算各分项总贡献。本发明通过曲线拟合技术构建误差与扰动量、场景特征的多维映射关系,结合随机森林的场景分类能力,降低归因误差,显著提升计算准确性。
技术关键词
随机森林模型
归因
指标
比率
加权平均法
场景特征
曲线拟合技术
计算方法
误差函数
数据
更新模型参数
风险
多项式
场景分类
分子
决策
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