基于可解释性的农作物产量预测方法、装置、设备及介质

本申请公开了基于可解释性的农作物产量预测方法、装置、设备及介质，该方法包括：训练由多粒度扫描结构和级联森林结构组成的农作物产量预测模型，获取训练后的农作物产量预测模型；获取训练后的农作物产量预测模型基于用于测试的农作物特征输出的农作物预测产量；获取农作物真实产量和农作物预测产量之间的差异，获取衡量差异的均方误差、决定系数、均方根差以及平均绝对误差；根据决定系数、均方误差、均方根差、平均绝对误差以及预设的综合性能值生成模型，生成当前综合性能值；当前综合性能值大于预设综合性能值时，将最大的SHAP值对应的农作物特征解释为影响农作物预测产量的主要因素。本申请能解释影响农作物产量预测模型的主要因素。