[发明专利]一种模型合并方法和装置

说明书

本发明提供了一种模型合并方法和装置，其中，该方法包括：根据第i个模型对所述第i个模型的测试样本进行预测，得到第一预测结果；根据第j个模型对所述第i个模型的测试样本进行预测，得到第二预测结果；其中，X_i用于表征所述第i个模型包括的变量的集合，X_i+1用于表征第i+1个模型包括的变量的集合，i＜j≤n，n为模型数量；根据所述第一预测结果和所述第二预测结果，将所述第i个模型与所述第j个模型合并。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种模型合并方法和装置。

背景技术

在风险识别过程中，一般在业务的多个阶段设置模型，以识别对应阶段是否存在风险。

以车险理赔业务为例进行说明，阶段包括：报案、查勘和核赔。每个阶段对应一个模型，例如，报案阶段对应报案模型，报案模型用于识别报案阶段是否存在风险。

但是，在实际应用场景中，业务可能存在多个阶段，如果在每个节点都设置对应的模型，则风险识别的成本较高。因此，如何降低风险识别的成本，同时保证各个阶段模型的性能，是当前亟待解决的问题。

发明内容

鉴于此，本发明实施例提供了一种模型合并方法和装置，能够降低风险识别的成本。

第一方面，本发明实施例提供了一种模型合并方法，包括：

根据第i个模型对所述第i个模型的测试样本进行预测，得到第一预测结果；

根据第j个模型对所述第i个模型的测试样本进行预测，得到第二预测结果；其中，X_i用于表征所述第i个模型包括的变量的集合，X_i+1用于表征第i+1个模型包括的变量的集合，i＜j≤n，n为模型数量；

根据所述第一预测结果和所述第二预测结果，将所述第i个模型与所述第j个模型合并。

优选地，

所述根据所述第一预测结果和所述第二预测结果，将所述第i个模型与所述第j个模型合并，包括：

根据所述第一预测结果，确定所述第i个模型对所述第i个模型的测试样本的预测准确率；

根据所述第二预测结果，确定所述第j个模型对所述第i个模型的测试样本的预测准确率；

当所述第i个模型对所述第i个模型的测试样本的预测准确率和所述第j个模型对所述第i个模型的测试样本的预测准确率满足预设的合并条件时，将所述第i个模型与所述第j个模型合并。

优选地，

所述第一预测结果，包括：所述第i个模型对所述第i个模型的测试样本的风险评分；

所述根据所述第一预测结果，确定所述第i个模型对所述第i个模型的测试样本的预测准确率，包括：

根据所述第i个模型对所述第i个模型的测试样本的风险评分，确定所述第i个模型的测试样本是否存在风险；

根据存在风险的所述第i个模型的测试样本，确定所述第i个模型对所述第i个模型的测试样本的预测准确率。

优选地，

所述当所述第i个模型对所述第i个模型的测试样本的预测准确率和所述第j个模型对所述第i个模型的测试样本的预测准确率满足预设的合并条件时，将所述第i个模型与所述第j个模型合并，包括：

当j取不同的值、且所述不同的值均使得所述第i个模型对所述第i个模型的测试样本的预测准确率和所述第j个模型对所述第i个模型的测试样本的预测准确率满足所述合并条件时，将所述第i个模型与第a个模型合并；其中，a用于表征所述不同的值中的最大值。

优选地，