[发明专利]建立逃漏费识别模型的方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种建立逃漏费识别模型的方法，其特征在于，包括：

根据预设逃漏费规则对存量收费卡数据进行分类，得到无逃漏费数据集和逃漏费数据集；

以所述存量收费卡数据的预设目标字段作为特征因子，以所述无逃漏费数据集和所述逃漏费数据集作为训练样本，利用预设算法进行模型训练，获得逃漏费识别模型，所述逃漏费识别模型用于根据待识别车辆的收费卡数据得到所述待识别车辆是否逃漏费用的识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

针对所述存量收费卡数据的每一字段，获取该字段在所述无逃漏费数据集中的统计值分布与在所述逃漏费数据集中的统计值分布之间的分布差异度；

根据各个所述字段的分布差异度确定所述预设目标字段。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以所述存量收费卡数据的预设目标字段作为特征因子，以所述无逃漏费数据集和所述逃漏费数据集作为训练样本，利用预设算法进行模型训练，获得逃漏费识别模型，包括：

根据所述预设目标字段的各统计值确定目标统计区间；

以所述无逃漏费数据集和所述逃漏费数据集中所述预设目标字段的位于所述目标统计区间内的统计值作为训练样本，利用所述预设算法进行模型训练，获得所述逃漏费识别模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取待识别车辆的收费卡数据中所述预设目标字段的位于所述目标统计区间内的统计值；

将所述统计值输入所述逃漏费识别模型，得到所述待识别车辆是否逃漏费用的识别结果。

5.根据权利要求1～4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

显示所述识别结果，以便对所述识别结果进行人工核对；

若所述识别结果表明所述待识别车辆逃漏费用，且人工核对确定所述待识别车辆实际存在逃漏费行为，则将所述待识别车辆的收费卡数据加入所述逃漏费数据集。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若所述识别结果表明所述待识别车辆逃漏费用，且人工核对确定所述待识别车辆实际不存在逃漏费行为，则根据所述待识别车辆的收费卡数据更新所述预设目标字段。

7.一种建立逃漏费识别模型的装置，其特征在于，包括：

数据分类模块，被配置为根据预设逃漏费规则对存量收费卡数据进行分类，得到无逃漏费数据集和逃漏费数据集；

模型训练模块，被配置为以所述存量收费卡数据的预设目标字段作为特征因子，以所述无逃漏费数据集和所述逃漏费数据集作为训练样本，利用预设算法进行模型训练，获得逃漏费识别模型，所述逃漏费识别模型用于根据待识别车辆的收费卡数据得到所述待识别车辆是否逃漏费用的识别结果。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

识别结果显示模块，被配置为显示所述识别结果，以便对所述识别结果进行人工核对；

无逃漏费数据集更新模块，被配置为当所述识别结果表明所述待识别车辆逃漏费用，且人工核对确定所述待识别车辆实际存在逃漏费行为时，则将所述待识别车辆的收费卡数据加入所述逃漏费数据集。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1～6中任一项所述方法的步骤。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，其上存储有计算机程序；

处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现权利要求1～6中任一项所述方法的步骤。