文档介绍：该【信贷风险预警模型的鲁棒性和可解释性 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【33】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【信贷风险预警模型的鲁棒性和可解释性 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。:将数据集划分为训练集、验证集和测试集,评估模型对不同时间段数据的鲁棒性。:随机抽取子数据集,构建多个模型并评估其性能,考察模型对数据集扰动的鲁棒性。:调整模型的超参数,观察模型性能的变化,评估模型对超参数设置的敏感性。:随机打乱某一变量的值,观察模型性能的下降幅度,衡量该变量对模型预测的影响。:计算每个变量对模型预测贡献的加权平均值,量化变量的重要性。:衡量将某一变量添加到模型中时,模型预测能力的提升,反映变量的预测价值。:利用对抗生成网络或其他技术,构造与原始数据相似的扰动样本,考察模型对误导性样本的鲁棒性。:对模型输出进行反向传播,寻找扰动样本以最大化模型预测误差,评估模型对目标攻击的鲁棒性。:在不知道模型内部结构的情况下,通过优化输入数据,寻找模型预测错误的样本,评估模型的可解释性和泛化能力。:选择公认有效的模型作为基准,与新开发的模型进行比较,评估模型的相对性能。:参加机器学****竞赛,与其他研究者开发的模型进行对比,评估模型在公开数据集上的鲁棒性和竞争力。:参考业界领先机构或金融监管机构的最佳实践,评估模型是否符合行业标准和监管要求。:监控训练数据和实际数据的分布变化,识别模型失效风险。:检测模型预测与实际情况之间的概念性差异,评估模型对环境变化的适应能力。:建立自动化监控系统,实时监测模型性能并触发预警,确保模型的稳定性和准确性。:利用决策树模型的层次结构,提供清晰的决策路径和变量重要性解释。:引入注意力机制或可解释层,帮助理解神经网络内部决策的逻辑。:简化复杂模型,提取可理解的规则或公式,便于理解模型的预测依据。,从而达到解释模型决策的目的。,无法完全捕捉特征之间的交互作用。,Shapley值解释可能存在计算复杂度问题。局部可解释模型可不可知论(LIME),来局部解释模型的决策。,易于理解和实现。,对于大批量数据可能产生偏差。,并利用SHAP值方法对决策树中的每个特征进行解释。,可以清晰展示特征对模型预测的影响。。(锚),并通过对锚的分析解释模型决策。,增强模型的可解释性。,寻找锚可能存在一定的挑战。,使用基于文本的解释技术,如TF-IDF或LIME,来解释模型的决策。。,可能存在信息丢失的风险。,从而解释模型的决策。。