评分卡模型构建方法、装置、设备及计算机可读存储介质.pdf
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评分卡模型构建方法、装置、设备及计算机可读存储介质.pdf
本发明公开了一种评分卡模型构建方法、装置、设备及计算机可读存储介质,该方法包括:获取客户的信用行为数据,并将所述信用行为数据作为训练数据,以基于所述训练数据对GBDT模型进行训练,其中,所述GBDT模型包括多棵决策树;在对所述GBDT模型中的各所述决策树进行训练时,确定所述决策树的非叶子节点中的待定异常节点,并对所述待定异常节点进行校验,确定所述待定异常节点中的异常节点;基于所述异常节点,重新训练所述GBDT模型,在训练完成所述GBDT模型后得到对应的评分卡模型。本发明通过控制GBDT模型内部的结构,对G
模型构建方法、装置、设备与计算机可读存储介质.pdf
本发明公开了一种模型构建方法、装置、设备和计算机可读存储介质,该方法包括:获取目标样本集合,根据预设规则从所述目标样本集合中确定当前目标样本;对所述当前目标样本对应的第一目标变量集合进行赋权操作,并根据经过所述赋权操作的第一目标变量集合对当前模型进行模型训练,以得到目标模型。本发明通过获取对当前目标样本对应的第一目标变量集合进行赋权操作,并根据经过赋权操作的第一目标变量集合对当前模型进行模型训练,以在当前模型的基础上得到目标模型,使得目标模型能够匹配更多不同的客群,提高了模型的泛化力。
一种评分卡模型构建方法、装置、设备、存储介质及产品.pdf
本申请公开了一种评分卡模型构建方法、装置、设备、存储介质及产品。该评分卡模型构建方法包括:获取第一评分卡模型的输入变量集合和多个第二评分卡模型分别对应的输入变量集合;对各个输入变量集合中的变量合并去重,生成输入变量总集合;根据模型输入变量在变量总集合中的位置,将输入变量总集合中的各个元素向量化,生成模型的n维向量;基于各个模型对应的n维向量分别计算每两个不同模型之间的相似度,得到相似度矩阵;基于相似度矩阵分别计算每个模型的权重;基于每个模型的权重对第一评分卡模型和多个第二评分卡模型进行加权计算,得到目标评
肩关节填充装置及制备方法、装置模型构建方法、计算机可读存储介质、设备.pdf
本发明提供一种肩关节填充装置及制备方法、装置模型构建方法、计算机可读存储介质、设备,模型构建方法包括如下步骤:1)构建肩胛骨三维模型;2)确定切除范围,模拟切除,以切除部分作为初始肩胛骨填充部模型;3)构建若干肩胛骨填充部固定钉孔;4)将步骤3)获得模型与切除后的肩胛骨三维模型的接触面向内拉伸并分层构建若干肩胛骨填充部融合面层单元并构建若干通孔获得肩胛骨填充部融合面层模型,将步骤3)获得模型去除肩胛骨填充部融合面层模型后的剩余部分作为肩胛骨填充部主体模型。该肩关节填充装置通过3D打印技术制备的,完全匹配患
模型生成方法、装置、设备及计算机可读存储介质.pdf
本申请提供了一种模型生成方法,包括:将至少一种向量生成方法、与至少两种域名检测算法进行组合,得到至少两种组合方式;对于每种组合方式,采用该组合方式下的向量生成方法,对域名样本库中的各个样本域名进行域名向量化,且基于生成的域名向量,采用该组合方式下的域名检测算法进行模型训练,得到该组合方式对应的待选域名检测模型;根据每种组合方式对应的待选域名检测模型的模型选择指标,选择一个待选域名检测模型,作为目标域名检测模型,以便利用目标域名检测模型进行域名检测。本申请能够在节省人力的情况下生成目标域名检测模型,且保证了