[發(fā)明專利]一種預測學生續(xù)費模型及方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910583932.6 | 申請日： | 2019-06-28 |
| 公開（公告）號： | CN112150185A | 公開（公告）日： | 2020-12-29 |
| 發(fā)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(chǎn)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 | ||
1.一種預測學生續(xù)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(jù)模型離線訓練數(shù)據(jù)結(jié)合預測數(shù)據(jù)拼接獲得的預測模型：
所述XGBoost模型的最優(yōu)目標函數(shù)為：
其中T表示葉子結(jié)點的個數(shù)，w表示葉子節(jié)點的分數(shù)，γ可以控制葉子結(jié)點的個數(shù)，λ可以控制葉子節(jié)點的分數(shù)不會過大，防止過擬合。
2.一種預測學生續(xù)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(jù)學生續(xù)費的業(yè)務規(guī)則采集正負樣本；
第二步 特征工程部分，
第三步 根據(jù)模型離線訓練數(shù)據(jù)并結(jié)合預測數(shù)據(jù)拼接，獲得最新的預測模型；
第四步 輸出根據(jù)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(xù)費的方法，其特征在于：所述的正樣本為一定的時間節(jié)點前，一個月內(nèi)有續(xù)費行為的學生；所述的負樣本為20個月內(nèi)沒有續(xù)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(xù)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(yōu)目標函數(shù)為：
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