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龙图腾网恭喜中信银行股份有限公司申请的专利一种基于决策树的失败案例问题分析和定位的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114218094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111501968.9，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种基于决策树的失败案例问题分析和定位的方法是由刘军辉;章岩;赵晓丹;魏雅乾;王思淼;闫鑫;冷炜设计研发完成，并于2021-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于决策树的失败案例问题分析和定位的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于决策树的失败案例问题分析和定位的方法，涉及信息技术领域，所述方法包括：对第一样本集合进行样本预处理，获得第一预处理结果；获得所述第一预处理结果的第p特征列表；进行第p特征列表中的各特征增益计算，获得第p信息增益集合；选取所述第p信息增益集合中信息增益最大的第p特征作为所述第p样本子集的第p特征，并将所述第p特征从所述第p特征列表删除；根据所述n个样本子集的对应特征生成决策树；基于所述决策树进行失败案例问题的分析和定位。解决了现有技术方案只给出了初步的统计结果或初步分类结果，没有进一步定位问题的根因或给出解决方案，所以仍然需要大量的人工分析成本的技术问题。

本发明授权一种基于决策树的失败案例问题分析和定位的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于决策树的失败案例问题分析和定位的方法，其中，所述方法包括： 步骤S100：获得第一样本集合； 步骤S200：对所述第一样本集合进行样本预处理，获得第一预处理结果，其中，所述第一预处理结果包括n个样本子集，其中，n为大于1的正整数； 步骤S300：获得所述第一预处理结果的第p样本子集，对所述第p样本子集进行特征提取，获得第p特征列表，其中，p为小于等于n的正整数； 步骤S400：进行所述第p特征列表中的各特征对所述第p样本子集的信息增益计算，获得第p信息增益集合； 步骤S500：选取所述第p信息增益集合中信息增益最大的第p特征作为所述第p样本子集的第p特征，并将所述第p特征从所述第p特征列表删除； 步骤S600：重复步骤S300至步骤S500，直至所述n个样本子集全部获得对应特征后，停止步骤重复，根据所述n个样本子集的对应特征生成决策树； 步骤S700：基于所述决策树进行失败案例问题的分析和定位； 其中，所述方法还包括： 获得所述第p样本子集的第一信息熵； 获得所述第p特征剔除后的所述第p样本子集的第二信息熵； 基于所述第一信息熵和所述第二信息熵获得所述第p特征对所述第p样本子集的信息增益； 通过公式计算所述第p特征对所述第p样本子集的信息增益，计算公式如下： gD,p＝HD-HD|p 其中，gD,p为信息增益，HD为第一信息熵，HD|p为第二信息熵； 进行所述第p特征列表中的各特征对所述第p样本子集的信息增益计算，具体为将未分类的失败案例集合记为数据集D，其信息熵为所述第p样本子集的第一信息熵Y1； 将包含所述第p特征的失败案例剔除后，集合的信息熵下降为所述第p样本子集的第二信息熵Y2，基于所述第一信息熵和所述第二信息熵获得所述第p特征对所述第p样本子集的信息增益，则特征P对于数据集D的信息增益为Y1-Y2； 其中，对于HD的计算，根据信息熵的计算公式为： HD＝-系统缺陷概率*log2系统缺陷概率+环境问题概论*log2环境问题概论+数据问题概论*log2数据问题概论； HD|p为特征p给定条件下D的经验条件熵，条件熵HY|X表示在已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性，其计算公式为： 具体的，以特征A1表示“失败案例的报错信息包含特征词a1”，特征A1把数据D可以分为两个子集D1和D2，D1和D2分别表示D中报错信息包含特征词a1和不包含特征词a1的样本子集，则 HD|A1＝包含特征词a1的概率*HD1+不包含特征词a1的概率*HD2 gD,A1＝HD-包含特征词a1的概率*HD1+不包含特征词a1的概率*HD2 HD、HD1和HD2按照熵的计算公式计算； 以特征A2表示“失败案例的报错信息包含特征词a2”，D1和D2分别表示D中报错信息包含特征词a2和不包含特征词a2的样本子集 gD,A2＝HD-包含特征词a2的概率*HD1+不包含特征词a2的概率*HD2。

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