[發明專利]一種訓練預測模型的方法和裝置在審
| 申請號： | 202110707738.1 | 申請日： | 2021-06-24 |
| 公開（公告）號： | CN113435929A | 公開（公告）日： | 2021-09-24 |
| 發明（設計）人： | 曲泉璋;李曉宇;周宇;張焱;陳雪 | 申請（專利權）人： | 北京神州泰岳智能數據技術有限公司 |
| 主分類號： | G06Q30/02 | 分類號： | G06Q30/02;G06Q30/06;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 余菲 |
| 地址： | 100082 北京市*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 訓練 預測 模型 方法 裝置 | ||
1.一種訓練預測模型的方法，其特征在于，包括：
通過訓練中的用于預測用戶是否有車的預測模型獲得預測結果；
根據用于表示所述用戶實際是否有車的實際情況和所述預測結果之間的差異性，生成正負樣本集；
利用所述正負樣本集訓練所述訓練中的預測模型，直至滿足訓練終止條件，則停止訓練。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過訓練中的用于預測用戶是否有車的預測模型獲得預測結果，包括：
獲取待預測數據集，其中，所述待預測數據集中每個待預測數據均包括用戶屬性信息、汽車行業相關維度信息和其他行業關聯維度信息中的至少一種數據；
利用所述訓練中的預測模型對所述待預測數據集進行預測，以獲得所述預測結果。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述訓練中的預測模型對所述待預測數據集進行預測，以獲得所述預測結果，包括：
從所述待預測數據集中篩除已預測過的數據，得到訓練數據集；
利用所述訓練中的預測模型對所述訓練數據集進行預測，以獲得所述預測結果。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述從所述待預測數據集中篩除已預測過的數據，得到訓練數據集，包括：
將所述待預測數據集和歷史預測結果存儲庫進行匹配，以獲得匹配數據集；
根據所述匹配數據集和所述待預測數據集，得到所述訓練數據集。
5.一種訓練預測模型的裝置，其特征在于，包括：
獲得模塊，用于通過訓練中的用于預測用戶是否有車的預測模型獲得預測結果；
生成模塊，用于根據用于表示所述用戶實際是否有車的實際情況和所述預測結果之間的差異性，生成正負樣本集；
訓練模塊，用于利用所述正負樣本集訓練所述訓練中的預測模型，直至滿足訓練終止條件，則停止訓練。
6.根據權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述獲得模塊，具體用于：獲取待預測數據集，其中，所述待預測數據集中每個待預測數據均包括用戶屬性信息、汽車行業相關維度信息和其他行業關聯維度信息中的至少一種數據；利用所述訓練中的預測模型對所述待預測數據集進行預測，以獲得所述預測結果。
7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述獲得模塊，具體用于：從所述待預測數據集中篩除已預測過的數據，得到訓練數據集；利用所述訓練中的預測模型對所述訓練數據集進行預測，以獲得所述預測結果。
8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述獲得模塊，具體用于：將所述待預測數據集和歷史預測結果存儲庫進行匹配，以獲得匹配數據集；根據所述匹配數據集和所述待預測數據集，得到所述訓練數據集。
9.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器運行時執如權利要求1-4任一項所述的訓練預測模型的方法。
10.一種電子設備，其特征在于，包括：處理器、存儲器和總線，所述存儲器存儲有所述處理器可執行的機器可讀指令，當所述電子設備運行時，所述處理器與所述存儲器之間通過總線通信，所述機器可讀指令被所述處理器執行時執行如權利要求1-4任一項所述的訓練預測模型的方法。
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