[发明专利]一种订单出餐时间预测模型构建、预测方法、模型和装置

权利要求书

1.一种订单出餐时间预测模型构建方法，其特征在于，包括：

获取至少一个订单的订单信息；

根据所述订单信息构建样本；所述样本包括影响订单出餐时间的样本特征和订单出餐时间的样本标签；

根据模型结构参数和至少一个样本，构建至少一个预测模型；从所述预测模型中，确定出一个样本标签误差最小的预测模型作为最终预测模型。

2.如权利要求1所述的构建方法，其特征在于，所述根据所述订单信息构建样本之前，还包括：

从所述订单中确定出满足第一预设条件的订单；所述满足第一预设条件的订单用于构建样本；

其中，所述第一预设条件包括以下内容：

骑手到店等待时长大于第一预设时长、且骑手点击到店时的位置与餐厅位置的距离小于第一预设距离、且骑手点击确认取餐时的位置与餐厅位置的距离小于第二预设距离；或，

骑手到店等待时长小于第一预设时长、且订单出餐时长小于所述第二预设时长。

3.如权利要求1至2任一项所述的构建方法，其特征在于，所述模型结构参数为梯度提升决策树GBDT模型的结构参数；

所述根据所述模型结构参数和至少一个样本，构建至少一个预测模型，包括：

将所述至少一个样本分为训练集和测试集；

为所述GBDT模型设置模型结构参数的初始值；

根据所述模型结构参数的初始值，基于所述GBDT模型对所述训练集中的训练样本进行训练，得到初始预测模型；

调整所述模型结构参数，基于所述GBDT模型对所述训练集中的训练样本进行训练，得到调整预测模型；每调整一次模型结构参数得到一个调整预测模型；

所述从所述至少一个预测模型中，确定出一个样本标签误差最小的预测模型作为最终预测模型，包括：

针对所述测试集中每个测试样本，将所述测试样本的样本特征输入至所述预测模型，得到所述测试样本的预测样本标签；并确定出所述测试样本的预测样本标签与所述测试样本的标准样本标签之间的误差；

将所述测试集中所有测试样本的平均误差，作为所述预测模型的样本标签误差；

根据每个预测模型的样本标签误差，从所述初始预测模型和所述调整预测模型中确定出样本标签误差最小的预测模型作为最终预测模型。

4.一种订单出餐时间预测方法，其特征在于，包括：

获取待预测订单的订单信息；

根据所述待预测订单的订单信息和影响订单出餐时间的至少一个特征变量，确定出所述待预测订单的样本特征；

将所述待预测订单的样本特征输入至最终预测模型，预测出所述待预测订单的订单出餐时间，所述最终预测模型是根据权利要求1至4中任一权利要求所述的方法得到的。

5.一种订单出餐时间的预测模型，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取至少一个订单的订单信息；

构建单元，用于根据所述订单信息，构建样本；根据模型结构参数和至少一个样本，构建至少一个预测模型；所述样本包括影响订单出餐时间的样本特征和订单出餐时间的样本标签；

处理单元，用于从所述预测模型中，确定出一个样本标签误差最小的预测模型作为最终预测模型。

6.如权利要求5所述的预测模型，其特征在于，所述构建单元，用于：

从所述至少一个订单中确定出满足第一预设条件的订单；所述满足第一预设条件的订单用于构建样本；

其中，所述第一预设条件包括以下内容：

骑手到店等待时长大于第一预设时长、且骑手点击到店时的位置与餐厅位置的距离小于第一预设距离、且骑手点击确认取餐时的位置与餐厅位置的距离小于第二预设距离；或，

骑手到店等待时长小于第一预设时长、且订单出餐时长小于所述第二预设时长。