[发明专利]集成评分模型生成方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种集成评分模型生成方法，包括：

获取由用户属性数据组成的样本数据集和对应于用于确定用户分数的评分模型的数据样本比例；

将所述样本数据集划分为每个具有所述数据样本比例的多个子样本数据集；

对于所述多个子样本数据集中的每个子样本数据集生成与所述多个子样本数据集对应的多个第一评分模型；以及

集成所述多个第一评分模型以生成用于确定所述用户评分的第二评分模型。

2.根据权利要求1所述的集成评分模型生成方法，其中，获取由用户属性数据组成的样本数据集和对应于用于确定用户分数的评分模型的数据样本比例包括：

获取初始数据集；以及

将所述初始数据集划分为所述样本数据集以及测试数据集。

3.根据权利要求1所述的集成评分模型生成方法，其中，获取由用户属性数据组成的样本数据集和对应于用于确定用户分数的评分模型的数据样本比例包括：

确定所述样本数据集中的样本数据是否包括连续型预测变量；以及

响应于所述样本数据包括连续型预测变量，将所述连续型预测变量转换为离散型预测变量。

4.根据权利要求1所述的集成评分模型生成方法，其中，将所述样本数据集划分为每个具有所述数据样本比例的多个子样本数据集包括：

确定所述样本数据集中少数样本相对于其它样本的初始数据样本比例；

比较所述初始数据样本比例与所述数据样本比例以确定所述少数样本是否充足；

响应于所述少数样本充足，对所述样本数据集中的少数样本进行无放回采样以获得所述每个具有所述数据样本比例的多个子样本数据集；以及

响应于所述少数样本不充足，对所述样本数据集中的少数样本进行有放回采样以获得所述每个具有所述数据样本比例的多个子样本数据集。

5.根据权利要求1所述的集成评分模型生成方法，其中，集成所述多个第一评分模型以生成用于确定所述用户评分的第二评分模型包括以下的其中之一：

将所述多个第一评分模型进行平均以生成所述第二评分模型；

将所述每个第一评分模型针对训练样本数据的误差作为权重对所述多个第一评分模型进行加权平均以生成所述第二评分模型；以及

使用所述样本数据集和一个所述第一评分模型对所述多个第一评分模型进行再训练以生成所述第二评分模型。

6.根据权利要求1所述的集成评分模型生成方法，进一步包括：

获取对应于评分模型的多个彼此不同的数据样本比例；

对于每一数据样本比例生成第二评分模型；以及

集成所述多个第二评分模型以生成用于确定所述用户评分的第三评分模型。

7.一种集成评分模型生成装置，包括：

获取单元，用于获取由用户属性数据组成的样本数据集和对应于用于确定用户分数的评分模型的数据样本比例；

划分单元，用于将所述样本数据集划分为每个具有所述数据样本比例的多个子样本数据集；

生成单元，用于对于所述多个子样本数据集中的每个子样本数据集生成与所述多个子样本数据集对应的多个第一评分模型；以及

集成单元，用于集成所述多个第一评分模型以生成用于确定所述用户评分的第二评分模型。

8.根据权利要求7所述的集成评分模型生成装置，其中，所述划分单元包括：

比例确定子单元，用于确定所述样本数据集中少数样本相对于其它样本的初始数据样本比例；

样本比较子单元，用于比较所述初始数据样本比例与所述数据样本比例以确定所述少数样本是否充足；

第一采样子单元，用于响应于所述少数样本充足，对所述样本数据集中的少数样本进行无放回采样以获得所述每个具有所述数据样本比例的多个子样本数据集；以及

第二采样子单元，用于响应于所述少数样本不充足，对所述样本数据集中的少数样本进行有放回采样以获得所述每个具有所述数据样本比例的多个子样本数据集。