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龍圖騰網(wǎng)恭喜杭州師范大學申請的專利用于邏輯回歸的可解釋性感知特征離散化的可視化系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119760667B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510258873.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/27；該發(fā)明授權(quán)用于邏輯回歸的可解釋性感知特征離散化的可視化系統(tǒng)是由徐進;余呈祥設計研發(fā)完成，并于2025-03-06向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本用于邏輯回歸的可解釋性感知特征離散化的可視化系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種用于邏輯回歸的可解釋性感知特征離散化的可視化系統(tǒng)，屬于人工智能和可視化技術(shù)領(lǐng)域，包括：模型演化模塊，構(gòu)建邏輯回歸模型實例，建立實例的演變和優(yōu)化過程并可視化為樹狀圖；控制模塊，支持用戶輸入特征并控制相關(guān)參數(shù)；特征評估模塊，計算陽性率以及每個分區(qū)的樣本量和陽性率波動趨勢并可視化為折線圖區(qū)域和直方圖區(qū)域以捕捉特征非線性模式；非線性模式評估模塊，聚類得到多個非線性區(qū)域并可視化為散點圖，用于評估和調(diào)整離散化方案。本發(fā)明不僅能直觀地展示、比較和管理多個邏輯回歸模型實例，還能捕捉特征非線性模式，并能探索多個去離散化區(qū)域并用于調(diào)整離散化方案，從而提高邏輯回歸模型的預測性能和可解釋性。

本發(fā)明授權(quán)用于邏輯回歸的可解釋性感知特征離散化的可視化系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種用于邏輯回歸的可解釋性感知特征離散化的可視化系統(tǒng)，其特征在于，包括：模型演化模塊，根據(jù)用戶輸入的樣本的特征構(gòu)建相應的邏輯回歸模型實例作為基礎模型，對基礎模型或其生成的父類模型進行修改生成新的邏輯回歸模型實例以建立邏輯回歸模型實例的演變和優(yōu)化過程并可視化為樹狀圖，將邏輯回歸模型實例作為節(jié)點，構(gòu)建樹狀圖中每個節(jié)點的復合圖用于評估每個邏輯回歸模型實例的性能以比較相鄰實例的性能變化情況；控制模塊，基于模型演化模塊中構(gòu)建的某個邏輯回歸模型實例，在控制面板中展示和調(diào)節(jié)當前實例的相關(guān)參數(shù)和當前輸入樣本的特征概覽，并支持用戶進行參數(shù)調(diào)整和特征選擇；特征評估模塊，基于模型演化模塊中構(gòu)建的某個邏輯回歸模型實例，根據(jù)控制面板所設置的離散化方案和輸入特征對樣本數(shù)據(jù)進行特征分區(qū)，計算所有特征分區(qū)內(nèi)的樣本量和陽性率信息，并可視化為折線圖區(qū)域和直方圖區(qū)域，用于捕捉特征非線性模式；非線性模式評估模塊，基于陽性率信息通過聚類算法計算得到非線性區(qū)域并可視化為散點圖，與特征評估模塊結(jié)合，用于評估和調(diào)整離散化方案。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人杭州師范大學，其通訊地址為：311121 浙江省杭州市余杭區(qū)余杭塘路2318號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。