[发明专利]一种业务模型训练方法和装置

权利要求书

1.一种业务模型训练方法，所述方法由计算机执行，所述业务模型包括n个分类模型和与所述n个分类模型分别对应的n个转换模型，其中n为大于1的自然数，所述业务模型用于预测用户的消费水平，所述方法包括：

获取第一训练样本，所述第一训练样本包括用户的特征数据和用户的标签值，该标签值指示该用户的标定的消费水平；

通过所述n个转换模型，将所述特征数据转换为n个不同的转换数据；

生成n个不同的第二训练样本，每个第二训练样本中包括所述n个不同的转换数据中的一个转换数据和所述标签值；

以各个所述第二训练样本分别训练所述n个分类模型中对应的分类模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述特征数据转换为n个不同的转换数据包括，通过以下任一模型将所述特征数据映射为映射数据：随机映射模型、独立成分分析模型、主成分分析模型、维度变换模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，将所述特征数据转换为n个不同的转换数据还包括，在将所述特征数据映射为映射数据之后，将所述映射数据与所述特征数据拼接，以获取转换数据。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其中，将所述特征数据转换为n个不同的转换数据还包括，将所述特征数据转换为维度减少的转换数据。

5.一种业务模型训练装置，所述装置部署于计算机中，所述业务模型包括n个分类模型和与所述n个分类模型分别对应的n个转换模型，其中n为大于1的自然数，所述业务模型用于预测用户的消费水平，所述装置包括：

获取单元，配置为，获取第一训练样本，所述第一训练样本包括用户的特征数据和用户的标签值，该标签值指示该用户的标定的消费水平；

转换单元，配置为，通过所述n个转换模型，将所述特征数据转换为n个不同的转换数据；

生成单元，配置为，生成n个不同的第二训练样本，每个第二训练样本中包括所述n个不同的转换数据中的一个转换数据和所述标签值；

训练单元，配置为，以各个所述第二训练样本分别训练所述n个分类模型中对应的分类模型。

6.根据权利要求5所述的装置，其中，所述转换单元包括，映射子单元，配置为，通过以下任一模型将所述特征数据映射为映射数据：随机映射模型、独立成分分析模型、主成分分析模型、维度变换模型。

7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述转换单元还包括，拼接子单元，配置为，在将所述特征数据映射为映射数据之后，将所述映射数据与所述特征数据拼接，以获取转换数据。

8.根据权利要求5或6所述的装置，其中，所述转换单元还配置为，将所述特征数据转换为维度减少的转换数据。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行权利要求1-5中任一项的所述的方法。

10.一种计算设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现权利要求1-5中任一项所述的方法。