8、基于机器学习的离婚预测与自动驾驶车辆防骚乱安全导航

基于机器学习的离婚预测与自动驾驶车辆防骚乱安全导航

一、基于XAI的离婚预测模型

1. 分类结果解读
   - 采用SHAP方法来解读不同特征值对预测幸福伴侣和离婚案例的影响。该方法是基于最佳分类方法的结果来实施的，并且还比较了不同分类器对于各个特征的SHAP分数。
2. 评估指标
   - 准确率（Accuracy） ：计算为正确分类的实例数与总预测值数的比率，公式为：
   • (Accuracy=\frac{TP + TN}{TP + FP + FN + TN})
   • 曲线下面积（AUROC） ：由真阳性值与假阳性值的分离程度决定，公式为：
   • (AUROC=\frac{TP\ rate + TN\ rate}{2})
   • 精确率（Precision） ：是正确分类的正实例数与分类的正样本总数的比率，公式为：
   • (Precision=\frac{TP}{TP + FP})
   • 召回率（Recall） ：是正确分类的正实例数与实际正样本总数的比率，公式为：
   • (Recall=\frac{TP}{TP + FN})
   • F - 度量（F - Measure） ：是精确率和召回率的调和平均值，公式为：
   • (F