该模型基于员工的工作贡献度来评估其绩效,而不是仅仅关注员工的工作量或工作时间。 在贡献度模型中,员工的工作贡献度被分为三个层次:高、中、低。高贡献度的员工通常是那些在工作中表现出色、超出预期的员工,他们的工作成果对企业的发展有着重要的贡献。中贡献度的员工通常是那些在工作中表现良好、达到预期的员工,...
但是,在实际建模场景中,对于有监督模型的构建,除了要熟悉特征数据的分布情况之外,还需要对特征变量与目标变量的关系进行交叉分析,这样可以便于了解特征字段对模型的潜在贡献价值,从而实现特征变量筛选与模型性能优化。 对于特征变量X与目标变量Y的交叉探索分析,由于字段从分布类型可以划分为连续型与离散型,且离散型又可以...
假设在模型空间中存在一个真的模型来表示我们的数据,在进行训练的时候需要将我们的训练模型尽可能的逼近真模型,但是有时候太过于逼近,就会导致模型复杂度增加,导致其泛化能力降低。这就是过拟合现象。 同时,如果我们的训练模型复杂度不够,则会导致欠拟合。 在训练误差和测试误差中的表现是,随着训练误差的降低,开始时...
CAM以热力图的形式告诉了我们,模型是重点通过哪些像素确定这个图片是羊驼了。 Grad-CAM方法 前面看到CAM的解释效果已经很不错了,但是它有一个致使伤,就是它要求修改原模型的结构,导致需要重新训练该模型,这大大限制了它的使用场景。如果模型已经上线了,或着训练的成本非常高,我们几乎是不可能为了它重新训练的。于是...
1.本技术涉及数据处理技术领域,特别是涉及一种模型贡献度评估方法、装置、计算机设备、介质和产品。 背景技术: 2.目前,随着数据隐私安全的要求和意识提高,企业和企业之间合作采用纵向联邦学习的技术来完成安全联合建模,不仅保证了数据安全,而且使得模型获得更多特征更加准确。同时,通过各参与方的数据进行机器学习模型的训练...
在机器学习领域,特征重要性分析是一种广泛应用的模型解释工具。但是特征重要性并不等同于特征质量。本文将探讨特征重要性与特征有效性之间的关系,并引入两个关键概念:预测贡献度和错误贡献度。 核心概念 预测贡献度:衡量特征在模型预测中的权重,反映模型在训练集上识别的模式。这与传统的特征重要性概念相似。
贡献度模型分析 (初级阶段) 经过采纳移动项目小组创意研讨会的深入分析和挖掘,我们将集团用户贡献度初步细化为以下三个方面的贡献: 财务贡献 关联贡献 潜在贡献 贡献度模型分解 (第二阶段) 财务贡献分析解释 (第三阶段—定义) 根据实际操作难度,我们将移动集团业务财务贡献表现为集团月度总AP值 集团月度总AP值 集团...
模型贡献度评估方法、装置、计算机设备、介质和产品专利信息由爱企查专利频道提供,模型贡献度评估方法、装置、计算机设备、介质和产品说明:本申请涉及一种模型贡献度评估方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:获取联邦...专利查询请上爱企查
客户贡献度分析模型 目标：分析客户的贡献度及其变动情况 维度：时间（年/季/月）、客户、产品、业务员度量：销售收入、客户数量、人均销售额（A\B\C类客户的人均销售额）模型：A类客户：累计销售收入占全部销售收入0%～80%的客户 B类客户：累计销售收入占全部销售收入80%～95%的客户C类客户：累计销售收入占全部...
本发明实例提供的一种基于纵向联邦学习的模型贡献度评估系统,应用于信息技术领域,为了解决联邦学习场景下,如何对参与方数据贡献度评估、和利益进行分配而提出。该系统从训练数据集中抽取目标样本;基于目标样本随机生成扰动样本,计算目标样本和扰动样本之间的匹配度,通过预设函数对扰动样本进行预处理,将扰动样本输入已训练好...