[发明专利]预测模型训练、预测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种管理指标预测模型训练方法，包括：

获取批量样本数据，其中，所述样本数据产生于第一时刻之前和/或之后的预设时段内，一个所述样本数据中携带一个主对象下的多个从属对象的特征数据，一个主对象下有一个从属对象为待测从属对象，其余从属对象为参考从属对象，所述待测从属对象携带有标签；

基于所述样本数据中参考从属对象的特征数据和预设模型，确定所述样本数据中参考从属对象的管理指标值，其中，所述预设模型是基于批量从属对象的特征数据训练得到的；

对所述样本数据中至少一个参考从属对象的管理指标值进行整合，并将整合结果作为所述样本数据中待测从属对象的新增特征数据；

将所述样本数据中待测从属对象的标签、原有特征数据和新增特征数据作为输入，训练管理指标预测模型，所述管理指标预测模型用于预测所述待测从属对象在所述第一时刻之后的预设时段内的管理指标值。

2.根据权利要求1所述的方法，在所述基于所述样本数据中参考从属对象的特征数据和预设模型，确定所述样本数据中参考从属对象的管理指标值之前，还包括：

基于所述批量样本数据中参考从属对象的特征数据和标签，训练所述预设模型。

3.根据权利要求2所述的方法，在训练所述预设模型之前，还包括：

基于所述第一时刻确定所述样本数据中参考从属对象的标签。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述第一时刻确定所述样本数据中参考从属对象的标签，包括：

基于所述样本数据中参考从属对象在所述第一时刻之前和/或之后的预设时段内是否出现预设表现，确定所述样本数据中参考从属对象的标签。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其中，所述对所述样本数据中至少一个参考从属对象的管理指标值进行整合，包括：

对所述样本数据中至少一个参考从属对象的管理指标值进行加权计算。

6.根据权利要求1所述的方法，还包括：

确定待预测的目标从属对象；

获取目标主对象下的多个从属对象的特征数据，其中，所述目标主对象下的多个从属对象包括所述目标从属对象和至少一个参考从属对象，所述目标主对象下的从属对象的特征数据产生于第二时刻之前的预设时段内；

基于所述目标主对象下的参考从属对象的特征数据和所述预设模型，确定所述目标主对象下的参考从属对象的管理指标值；

对所述目标主对象下的至少一个参考从属对象的管理指标值进行整合，并将整合结果作为所述目标从属对象的新增特征数据；

将所述目标从属对象的原有特征数据和新增特征数据输入所述管理指标预测模型，预测所述目标从属对象在所述第二时刻之后的预设时段内的管理指标值。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述对所述目标主对象下的至少一个参考从属对象的管理指标值进行整合，包括：

对所述目标主对象下的至少一个参考从属对象的管理指标值进行加权计算。

8.根据权利要求6或7所述的方法，还包括：

基于预测出的管理指标值，确定所述目标从属对象在所述第二时刻之后的预设时段内是否会出现预设表现。