[发明专利]一种业务预测模型的训练方法及装置有效
| 申请号： | 201910910970.8 | 申请日： | 2019-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN110689070B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 童永康;王萌 | 申请（专利权）人： | 第四范式（北京）技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06Q10/04;G06Q10/0639;G06Q40/06 |
| 代理公司： | 北京鼎佳达知识产权代理事务所(普通合伙) 11348 | 代理人： | 刘铁生;孟阿妮 |
| 地址： | 100085 北京市海淀区上*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种业务预测模型的训练方法及装置，涉及数据处理技术领域，主要技术方案包括：获取指定业务的训练样本数据集，训练样本数据集中的各训练样本数据均具有其各自的原始标签值；指定业务至少为：预测零售商品的销量、预测银行借贷产品的逾期参数值或收益参数值和预测金融产品的收益参数值；基于各训练样本数据的原始标签值和标签阈值，确定各训练样本数据的二分类标签值；基于训练样本数据集中各训练样本数据及其各自对应的二分类标签值进行二分类训练得到二分类模型；基于训练样本数据集中具有第一二分类标签值的各训练样本数据及其各自对应的原始标签值进行回归训练得到回归模型；组合二分类模型和回归模型得到业务预测模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 业务 预测 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种业务预测模型的训练方法，其特征在于，包括：/n获取指定业务的训练样本数据集，其中，所述训练样本数据集中包括多个训练样本数据，各训练样本数据均具有其各自的原始标签值；其中，所述指定业务至少为如下中的任一种：预测零售商品的销量、预测银行借贷产品的逾期参数值或收益参数值以及预测金融产品的收益参数值；/n基于各训练样本数据的原始标签值和预设标签阈值，确定各训练样本数据的二分类标签值；/n基于所述训练样本数据集中各训练样本数据及其各自对应的二分类标签值进行二分类训练，得到二分类模型；以及，基于所述训练样本数据集中具有第一二分类标签值的各训练样本数据及其各自对应的原始标签值进行回归训练，得到回归模型；/n组合所述二分类模型和所述回归模型得到业务预测模型。/n
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