[发明专利]行为数据分类方法、分类模型训练方法及装置

摘要

本发明公开了一种行为数据分类方法、分类模型训练方法及装置，属于大数据技术领域。所述方法包括：获取待分类数据，待分类数据包括多个原始变量的特征值；将多个原始变量的特征值输入分类模型，基于分类模型中的指定分类器以及指定分类器的特征值，获取多个原始变量的至少一个衍生变量以及至少一个衍生变量的特征值；在分类模型中基于多个原始变量的特征值、至少一个衍生变量的特征值，得到待分类数据的类别。其中，指定分类器为待分类数据符合的分类条件所对应的分类器。本发明减少了待分类数据的衍生变量数量，从而加快了数据分类的过程的计算速度。

主权项

1.一种数据分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取待分类数据，所述待分类数据包括多个原始变量的特征值；将所述多个原始变量的特征值输入分类模型，基于所述分类模型中的指定分类器以及所述指定分类器的特征值，获取所述多个原始变量的至少一个衍生变量以及所述至少一个衍生变量的特征值；在所述分类模型中基于所述多个原始变量的特征值、所述至少一个衍生变量的特征值，得到所述待分类数据的类别；其中，所述分类模型为基于多个样本数据以及基于所述多个样本数据的原始变量所得到的衍生变量训练得到的模型，所述指定分类器为所述待分类数据符合的分类条件所对应的分类器，所述指定分类器的特征值基于训练所述指定分类器的正样本数据的数量和负样本数据的数量确定。