【技术实现步骤摘要】
代码语句的生成方法、装置、设备及可读存储介质
本专利技术涉及金融科技(Fintech)
，尤其涉及一种代码语句的生成方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
随着金融科技(Fintech)，尤其是互联网科技金融的不断发展，越来越多的技术(如人工智能、大数据、云存储等)应用在金融领域，但金融领域也对各类技术提出了更高的要求，如要求将机器学习模型的预测功能用于大数据业务部署中。当前，随着大数据技术的发展，越来越多的数据业务都放在大数据平台上运行；而在大数据业务逻辑中，一般会用到各种机器学习模型，如实际业务部署中用到的随机森林模型的预测功能。但目前大量业务部署中的预测功能通过hive(数据仓库工具)或SQL(StructuredQueryLanguage，结构化查询语言)等代码语句实现，若将业务部署设置为均通过随机森林模型来实现，则难以和现存的通过hive或SQL等代码语句实现的业务兼容。因此，如何实现随机森林模型与代码语句在业务部署上的兼容是亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的主要...
【技术保护点】
1.一种代码语句的生成方法，其特征在于，所述代码语句的生成方法包括以下步骤：/n根据随机森林模型的模型类型，确定对所述随机森林模型进行转换的转换策略；/n若所述转换策略为单层策略，则将所述随机森林模型中的决策树均转换为字符串，并根据各所述字符串生成第一预测代码语句；/n若所述转换策略为嵌套策略，则将所述随机森林模型中的决策树均转换为字符串数组；/n根据各所述字符串数组，生成与各所述决策树的决策类别分别对应的概率预测代码，并将各所述概率预测代码生成为第二预测代码语句。/n
【技术特征摘要】
1.一种代码语句的生成方法，其特征在于，所述代码语句的生成方法包括以下步骤：
根据随机森林模型的模型类型，确定对所述随机森林模型进行转换的转换策略；
若所述转换策略为单层策略，则将所述随机森林模型中的决策树均转换为字符串，并根据各所述字符串生成第一预测代码语句；
若所述转换策略为嵌套策略，则将所述随机森林模型中的决策树均转换为字符串数组；
根据各所述字符串数组，生成与各所述决策树的决策类别分别对应的概率预测代码，并将各所述概率预测代码生成为第二预测代码语句。
2.如权利要求1所述的代码语句的生成方法，其特征在于，所述将所述随机森林模型中的决策树均转换为字符串数组的步骤包括：
将各所述决策树中的分支节点转换为判断语句块，并根据各所述决策树的决策类别，将各所述决策树中的叶子节点转换为结果变量组；
根据各所述决策树的决策类别，将各所述决策树对应的判断语句块和对应的结果变量组，生成为各所述决策树的字符串；
将各所述决策树的字符串分别添加到字符串数组保存，其中，各所述字符串数组中位于相同位置顺序的数组元素所对应的所述决策类别相同。
3.如权利要求2所述的代码语句的生成方法，其特征在于，所述根据各所述字符串数组，生成与各所述决策树的决策类别分别对应的概率预测代码的步骤包括：
读取各所述字符串数组中具有相同位置顺序的数组元素；
对具有相同位置顺序的数组元素进行组合处理，生成与各所述决策树的决策类别分别对应的概率预测代码。
4.如权利要求1所述的代码语句的生成方法，其特征在于，所述将各所述概率预测代码生成为第二预测代码语句的步骤包括：
将各所述概率预测代码生成为概率预测数组，并确定所述概率预测数组中的初始对比元素；
将所述初始对比元素添加到预设对比代码中，生成第二预测代码语句。
5.如权利要求1所述的代码语句的生成方法，其特征在于，所述将各所述概率预测代码生成为第二预测代码语句的步骤之后，所述方法还包括：
当接收到运行请求时，控制所述第二预测代码语句运行，将所述概率预测数组中的各所述概率预测代码分别生成为概率值；
基于预设对比代码中的循环对比条件，对比各所述概率值，确定各所述概率值中的最大概率值；
查找与所述最大概率值对应的决策类别，并将所述决策类别作为所述第二预测代码语句运行的运行结果输出。
6.如权...
【专利技术属性】
技术研发人员：卓本刚，黄启军，唐兴兴，林冰垠，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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