[发明专利]多任务预测模型的训练、事件类型的预测方法及装置有效

专利信息
申请号: 202010851731.2 申请日: 2020-08-21
公开(公告)号: CN111738534B 公开(公告)日: 2020-12-04
发明(设计)人: 应缜哲;王维强;李志峰;孟昌华 申请(专利权)人: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q30/02;G06K9/62
代理公司: 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 代理人: 张明;周良玉
地址: 310000 浙江省杭州市*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 本说明书实施例提供一种多任务预测模型的训练、事件类型的预测方法及装置,在训练方法中,获取初始样本集。对于任意的第一样本,在前i‑1棵决策树中,获取包括第一样本的各叶子节点各自的N个分数。基于各叶子节点各自的N个分数以及第一样本的N个标签值,确定若干梯度,并执行第一融合,得到第一样本的融合梯度。对于第i棵决策树的当前节点,获取分割到当前节点的样本集中各样本的融合梯度。基于当前样本集中各样本的融合梯度,从各样本特征以及当前样本集中各样本对应于各样本特征的特征值中,分别确定出当前节点的分裂特征和特征阈值。基于当前节点的分裂特征和特征阈值,对当前样本集进行分割,生成当前节点对应的子节点,直至到达叶子节点。
搜索关键词: 任务 预测 模型 训练 事件 类型 方法 装置
【主权项】:
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