预测模型训练方法及装置、预测方法及装置.pdf
新月****姐a
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预测模型训练方法及装置、预测方法及装置.pdf
本说明书实施例提供了预测模型训练方法及装置、预测方法及装置,其中,所述预测模型训练方法包括获取至少一个用户的资源特征以及每个所述用户的资源特征对应的目标概率值对第一预测模型进行训练,得到所述第一预测模型;将每个所述用户的资源特征输入所述第一预测模型,获得每个所述用户的资源特征对应的预测概率值;基于每个所述用户的目标概率值以及预测概率值确定每个所述用户对应的训练概率值;获取每个所述用户的信用特征,并基于每个所述用户的信用特征以及每个所述用户对应的训练概率值对第二预测模型进行训练,得到第二预测模型;采用上述串
预测模型训练方法及装置.pdf
本说明书实施例提供的预测模型训练方法及装置,其中,所述方法包括获取资源样本集;从所述资源样本集中获取资源样本训练集;基于预设机制对所述资源观测样本和所述资源预测样本进行第一处理,得到所述资源观测样本的第一结果表示;基于预设机制对所述资源观测样本进行第二处理,得到所述资源观测样本的第二结果表示;基于所述第一结果表示、所述第二结果表示以及所述资源预测样本对初始预测模型进行训练,得到所述预测模型;所述方法通过使用深度学习的方式,自动提取数据之间潜在的特征进行预测模型训练,节省人力物力资源,并且可以保证训练得到的
预测模型训练方法和装置.pdf
本说明书实施例提供一种训练预测模型的方法和装置,该预测模型包括第一分支和第二分支;根据该方法,首先获取目标样本,其包括样本特征,第一标签和第二标签;第一标签指示用户是否点击了目标对象;第二标签表示该用户是否实施与目标对象有关的目标行为。利用预测模型对样本特征进行处理,第一分支输出用户点击目标对象的第一概率;第二分支输出用户实施目标行为的第二概率。基于第一标签值和第一概率,确定第一损失。并且,在预设条件满足的情况下,根据第二标签值和第二概率确定第二损失,并根据第一损失和第二损失确定该目标样本的预测损失,其中
业务预测模型的训练方法及装置.pdf
本说明书实施例提供一种业务预测模型的训练方法,该方法包括多轮迭代,其中第i轮迭代包括:获取当前训练样本集,其初始包括标注样本,且其中各个训练样本具有对应的类别标签和当前样本权重;利用从当前训练样本集中获取的多个训练样本训练业务预测模型,得到本轮训练后的业务预测模型;利用本轮训练后的业务预测模型,对从非标注样本集中获取的多个非标注样本进行处理,得到多个非标预测结果;基于多个非标预测结果,确定多个非标注样本中至少一部分样本的类别标签,从而形成新的训练样本,并将其添加到当前训练样本集;基于当前训练样本集中训练样
预测模型的训练方法和装置.pdf
本公开的实施例公开了预测模型的训练方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:获取由各预设场景分别对应的训练样本子集组成的训练样本集;获取由各预设场景分别对应的预测模型构成的初始模型,各预测模型包括相同的嵌入网络和共享专家网络,每个预设场景对应的预测模型还包括该预设场景对应的私有专家网络和预测网络,嵌入网络用于生成属性数据对应的特征向量,私有专家网络用于提取对应预设场景下的属性数据的特征,共享专家网络用于提取各预设场景下的属性数据的特征,预测网络根据私有专家网络和共享专家网络的输出生成预测数据指标值;利用训练