[發明專利]一種預測學生續費模型及方法在審
| 申請號： | 201910583932.6 | 申請日： | 2019-06-28 |
| 公開（公告）號： | CN112150185A | 公開（公告）日： | 2020-12-29 |
| 發明（設計）人： | 姚璐 | 申請（專利權）人： | 上海掌學教育科技有限公司 |
| 主分類號： | G06Q30/02 | 分類號： | G06Q30/02;G06Q50/20;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海元一成知識產權代理事務所(普通合伙) 31268 | 代理人： | 吳桂琴 |
| 地址： | 200000 上海市*** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 預測 學生 模型 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種預測學生續費模型，其特征在于，所述的預測模型為eXtreme GradientBoosting(XGBoost)，該預測模型根據模型離線訓練數據結合預測數據拼接獲得的預測模型：
所述XGBoost模型的最優目標函數為：
其中T表示葉子結點的個數，w表示葉子節點的分數，γ可以控制葉子結點的個數，λ可以控制葉子節點的分數不會過大，防止過擬合。
2.一種預測學生續費的方法，其特征在于：所述的方法包括以下步驟：
第一步 樣本采集，根據學生續費的業務規則采集正負樣本；
第二步 特征工程部分，
第三步 根據模型離線訓練數據并結合預測數據拼接，獲得最新的預測模型；
第四步 輸出根據預測模型得出的預測名單。
3.如權利要求1所述的預測學生續費的方法，其特征在于：所述的正樣本為一定的時間節點前，一個月內有續費行為的學生；所述的負樣本為20個月內沒有續費行為的學生為負樣本。
4.如權利要求1所述的預測學生續費的方法，其特征在于：所述第三步驟中的獲得預測模型
為eXtreme Gradient Boosting(XGBoost)，其中，所述XGBoost模型的最優目標函數為：
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