[發明專利]回歸模型構建優化方法、設備、介質及計算機程序產品在審
| 申請號： | 202110442398.4 | 申請日： | 2021-04-23 |
| 公開（公告）號： | CN113095508A | 公開（公告）日： | 2021-07-09 |
| 發明（設計）人： | 康焱;劉洋;梁新樂 | 申請（專利權）人： | 深圳前海微眾銀行股份有限公司 |
| 主分類號： | G06N20/00 | 分類號： | G06N20/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287 | 代理人： | 張志江 |
| 地址： | 518000 廣東省深圳市前海深港合作區前*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 回歸 模型 構建 優化 方法 設備 介質 計算機 程序 產品 | ||
1.一種回歸模型構建優化方法，其特征在于，所述回歸模型構建優化方法包括：
在各預設數據源中分別獲取特征數據，并基于各預設回歸參數預測模型和各所述預設數據源的數據源缺失概率，分別生成各所述特征數據對應的預測權重參數；
基于各所述預測權重參數與各所述特征數據，生成預測回歸值；
基于各所述特征數據對應的真實回歸值和所述預測回歸值，通過優化各所述預設回歸參數預測模型，構建目標回歸模型。
2.如權利要求1所述回歸模型構建優化方法，其特征在于，所述基于各預設回歸參數預測模型和各所述預設數據源的數據源缺失概率，分別生成各所述特征數據對應的預測權重參數的步驟包括：
基于各所述數據源缺失概率，判斷各所述預設數據源中是否存在缺失數據源；
若不存在，則基于各所述預設回歸參數預測模型，分別生成各所述特征數據對應的預測權重參數；
若存在，則將屬于所述缺失數據源對應的各特征數據替換為缺失特征數據，并將不屬于所述缺失數據源的各特征數據作為非缺失特征數據；
依據各所述非缺失特征數據對應的預設回歸參數預測模型，生成各所述非缺失特征數據對應的預測權重參數。
3.如權利要求2所述回歸模型構建優化方法，其特征在于，所述依據各所述非缺失特征數據對應的預設回歸參數預測模型，生成各所述非缺失特征數據對應的預測權重參數的步驟包括：
在各所述預設回歸參數預測模型中確定各所述非缺失特征數據對應的目標回歸參數預測模型；
基于各所述非缺失特征數據和各所述缺失特征數據，生成各所述目標回歸參數預測模型對應的預測模型輸入數據；
基于各所述目標回歸參數預測模型，分別將各自對應的預測模型輸入數據映射為預測權重參數。
4.如權利要求3所述回歸模型構建優化方法，其特征在于，所述基于各所述非缺失特征數據和各所述缺失特征數據，生成各所述目標回歸參數預測模型對應的預測模型輸入數據的步驟包括：
在各所述非缺失特征數據中選取目標特征數據；
將除所述目標特征數據之外的各非缺失特征數據與各所述缺失特征數據進行拼接，獲得所述目標特征數據對應的預測模型輸入數據；
返回所述在各所述非缺失特征數據中選取目標特征數據的步驟，直至各所述非缺失特征數據滿足預設選取完畢條件，獲得各所述預測模型輸入數據。
5.如權利要求1所述回歸模型構建優化方法，其特征在于，所述基于各所述特征數據對應的真實回歸值和所述預測回歸值，通過優化各所述預設回歸參數預測模型，構建目標回歸模型的步驟包括：
基于所述真實回歸值與所述預測回歸值，計算回歸損失；
若所述回歸損失收斂，則將各所述預設回歸參數預測模型對應的回歸模型作為所述目標回歸模型；
若所述回歸損失未收斂，則基于回歸損失，更新各所述預設回歸參數預測模型，并返回所述在各預設數據源中分別獲取特征數據的步驟。
6.如權利要求1所述回歸模型構建優化方法，其特征在于，在所述基于各所述特征數據對應的真實回歸值、所述預測回歸值以及各所述預測權重參數，構建目標回歸模型的步驟之后，所述回歸模型構建優化方法還包括：
在各所述預設數據源中分別獲取待預測特征數據，并基于所述目標回歸模型中各目標回歸參數預測模型，分別生成各所述待預測特征數據對應的目標權重參數；
基于各所述待預測特征數據與各所述目標權重參數，生成目標回歸值。
7.一種回歸預測優化方法，其特征在于，所述回歸預測優化方法包括：
在各預設數據源中獲取待預測特征數據，并基于目標回歸模型中各目標回歸參數預測模型，分別生成各所述待預測特征數據對應的目標權重參數；
基于各所述待預測特征數據與各所述目標權重參數，生成目標回歸值。
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