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龙图腾网获悉杭州博盾习言科技有限公司申请的专利基于决策树和LIME模型的解释方法、系统、设备和介质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：CN115204411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202210713933.X，技术领域涉及：G06N20/00；该发明授权基于决策树和LIME模型的解释方法、系统、设备和介质是由请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2022-06-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于决策树和LIME模型的解释方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请实施例涉及基于决策树和LIME模型的解释方法、系统、设备和介质，属于机器学习技术领域，该方法包括：获取待推理样本并提取特征数据，将所述特征数据输入预训练的黑盒模型，输出所述待推理样本的预测标签；将所述待推理样本的特征数据输入预训练的解释器模型，其中，所述解释器模型包括决策树和LIME模型，所述决策树根据各节点对应的LIME模型的拟合结果生成；根据所述决策树的决策路径和所述决策树的叶子节点对应的LIME模型的特征权重，得到所述预测标签的解释依据。根据本申请实施例，推理解释过程复杂度极低，速度快，能够降低延时；而且得到的解释依据更加全面，更加准确。

本发明授权基于决策树和LIME模型的解释方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于决策树和LIME模型的解释方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待推理样本并提取特征数据，将所述特征数据输入预训练的黑盒模型，输出所述待推理样本的预测标签，所述待推理样本和所述特征数据均为文本数据； 将所述待推理样本的特征数据输入预训练的解释器模型，其中，所述解释器模型包括决策树和LIME模型，所述决策树根据各节点对应的LIME模型的拟合结果生成； 根据所述决策树的决策路径和所述决策树的叶子节点对应的LIME模型的特征权重，得到所述预测标签的解释依据； 所述解释器模型的训练方式包括： 获取训练样本集作为第一训练集，并通过预训练的黑盒模型输出所述第一训练集中样本的预测标签，用所述预测标签对所述样本进行重新标注，得到第二训练集； 基于所述第二训练集训练决策树，递归执行节点的分裂，其中，在每个生成的节点上运行LIME模型以对节点内的样本进行线性回归拟合，得到LIME模型的特征权重和拟合误差；当所述拟合误差小于预设阈值时，退出递归；具体包括： 针对当前节点，获取拟合后的LIME模型的特征权重绝对值最小的特征作为目标特征，将当前节点内的样本按照对目标特征取值的中位数处分裂为两份，并生成左子节点和右子节点；将分裂的两份样本分别归属到左子节点和右子节点； 当所述拟合误差不小于预设阈值时，分裂节点，直至节点内的样本数量小于预设的最小样本数，或者，即将分裂成的子节点的样本数量小于预设的最小分裂样本数，停止分裂。

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