[发明专利]数据处理方法及其装置、电子设备以及计算机可读介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，包括：

获取目标数据，所述目标数据包括多维度数据，且所述目标数据的每个维度与一个特征的特征值相对应，所述特征值为连续值，所述目标数据是关于用户的数据，所述维度是所述用户的属性；

获取预定的第一分类树，所述第一分类树的每个叶子节点对应一个离散的特征值；

向所述第一分类树输入所述目标数据，以便确定所述目标数据所划分到的第一叶子节点；

至少将与所述第一叶子节点对应的离散的特征值作为所述目标数据的第一离散化结果；

获取样本集，所述样本集中包括多个样本数据，每个样本数据都与所述目标数据具有相同的数据结构；

获取预定的至少一个第二分类树，每个第二分类树的每个叶子节点对应一个离散的特征值；

向所述每个第二分类树输入所述目标数据，从而确定所述目标数据所划分到的所有的第二叶子节点；以及

将与每个所述第二叶子节点对应的离散的特征值以及与所述第一叶子节点对应的离散的特征值作为所述目标数据的第二离散化结果，

其中，所述方法还包括：

执行第三方法体，以构建所述至少一个第二分类树中的第一个第二分类树；

迭代执行第四方法体，以构建所述至少一个第二分类树中的其他第二分类树；

其中，所述第三方法体包括以下操作：

向所述第一分类树输入所述样本集中的所有的样本数据，从而确定每个样本数据所划分到的第二叶子节点；

根据划分结果计算所述每个样本数据的第一标签值；

基于计算得到的所述每个样本数据的第一标签值，调用并执行用于构建所述第一分类树的方法体，以构建所述第一个第二分类树。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

执行第一方法体，以确定所述第一分类树的根节点；

迭代执行第二方法体，以确定所述第一分类树的除所述根节点之外的其他节点；

其中，所述第一方法体包括以下操作：

逐维度地遍历所述样本集中所有样本数据的特征值，以确定每个维度的特征值的分裂点；

基于确定的各个维度的特征值的分裂点，确定所述第一分类树的根节点；

基于所述根节点将所述样本集划分为两个子样本集；

其中，所述第二方法体包括以下操作：

逐维度地遍历所述子样本集中所有样本数据的特征值，以确定每个预定维度的特征值的分裂点；

基于确定的各个预定维度的特征值的分裂点，确定所述第一分类树的对应深度的子节点；以及

基于所述对应深度的子节点将所述子样本集划分为两个子样本集。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，在所述第一方法体中，

所述基于确定的各个维度的特征值的分裂点，确定所述第一分类树的根节点包括：

针对每个维度的特征值的分裂点，计算总样本的基尼系数，得到多个基尼系数；

将与所述多个基尼系数中的最小基尼系数对应的维度的特征以及对应的特征值的分裂点作为所述根节点的分类依据。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，在所述第二方法体中，

所述逐维度地遍历所述子样本集中所有样本数据的特征值，以确定每个预定维度的特征值的分裂点，包括：

在满足预定条件的情况下，执行所述逐维度地遍历所述子样本集中所有样本数据的特征值，以确定每个预定维度的特征值的分裂点的操作，

其中，所述预定条件包括：当前得到的分类树的深度小于第一预设值，和/或所述子样本集中的样本数据的数量大于第二预设值。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第四方法体包括以下操作：

向第(N-1)个第二分类树输入所述样本集中的所有的样本数据，从而确定每个样本数据所划分到的第三叶子节点；

根据划分结果计算所述每个样本数据的第二标签值；

基于计算得到的所述每个样本数据的第二标签值，调用并执行用于构建所述第(N-1)个第二分类树的方法体，以构建第N个第二分类树，其中，N≥2且N为整数。