一种模型自动化更新方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种模型自动化更新方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，包括：采集预设数据源当前的新增数据，并将所述新增数据保存至本地数据库；对所述本地数据库中保存的所述新增数据进行特征工程处理，以将所述新增数据转换为特征矩阵数据；基于所述特征矩阵数据对当前待训练模型的模型参数进行更新，并利用更新后模型参数对当前待训练模型进行当前轮次的更新，以得到更新后模型；对所述更新后模型进行预处理以得到新的当前待训练模型，并重新跳转至所述采集预设数据源当前的新增数据的步骤，以便进行下一轮次的模型更新。这样一来，可以持续利用采集的新增数据对模型进行更新，避免利用历史数据对模型更新，造成模型效果的衰减。造成模型效果的衰减。造成模型效果的衰减。

【技术实现步骤摘要】
一种模型自动化更新方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机
，特别涉及一种模型自动化更新方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]现有技术中，传统的信用评分卡模型被广泛应用于金融行业的贷前、贷中和贷后流程中。但是传统的对信用评分卡模型更新的方法，需要使用历史时间点上的客户数据进行对信用评分卡模型进行更新。这样一来，随着时间推移和客群属性的变化，继续使用历史数据对信用评分卡模型进行更新，会使信用评分卡模型的效果逐渐衰减，甚至出现模型完全无法满足业务需求的情况，当模型无法满足业务需求时，又需要重新开发模型。这样一来，现有技术中的这种模型更新的方式无法满足实时业务需要，而且更新周期长，一旦模型无法满足业务需求，重新开发模型的人力成本、时间成本以及消耗的资源成本太高。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种模型自动化更新方法、装置、设备及存储介质，可以持续采集数据源中的新增数据，并对采集的新增数据进行特征工程操作，然后利用得到的特征矩阵数据对模型进行更新，避免利用历史数据对模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种模型自动化更新方法，其特征在于，包括：采集预设数据源当前的新增数据，并将采集到的所述新增数据保存至本地数据库；对所述本地数据库中保存的所述新增数据进行特征工程处理，以将所述新增数据转换为特征矩阵数据；基于所述特征矩阵数据对当前待训练模型的模型参数进行更新，并利用更新后模型参数对当前待训练模型进行当前轮次的更新，以得到更新后模型；对所述更新后模型进行预处理以得到新的当前待训练模型，并重新跳转至所述采集预设数据源当前的新增数据的步骤，以便进行下一轮次的模型更新。2.根据权利要求1所述的模型自动化更新方法，其特征在于，所述采集预设数据源当前的新增数据，包括：基于预设数据采集规则对预设数据源的新增数据进行数据采集；所述预设数据采集规则为基于数据类型、数据格式以及数据量建立的规则；所述预设数据源包括本地数据库、第三方数据库以及网络数据库。3.根据权利要求1所述的模型自动化更新方法，其特征在于，所述对所述本地数据库中保存的所述新增数据进行特征工程处理，以将所述新增数据转换为特征矩阵数据，包括：对所述本地数据库中保存的所述新增数据进行数据清洗操作，以去除所述新增数据中的异常数据以及重复数据，以得到清洗后数据；对所述清洗后数据进行特征选择操作，以去除所述清洗后数据中的无关特征和/或冗余特征，以得到选择后特征；对所述选择后特征进行特征变换操作，以将所述选择后特征转换为特征矩阵数据。4.根据权利要求1所述的模型自动化更新方法，其特征在于，所述基于所述特征矩阵数据对当前待训练模型的模型参数进行更新，并利用更新后模型参数对当前待训练模型进行当前轮次的更新，以得到更新后模型，包括：利用所述特征矩阵数据替换当前待训练模型中的模型参数，并通过预设更新方法以及更新后模型参数对当前待训练模型进行当前轮次的更新，以得到与所述当前轮次对应的更新后模型；所述预设更新方法包括梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法。5.根据权利要求1所述的模型自动化更新方法，其特征在于，所述对所述更新后模型进行预处理以得到新的当前待训练模型，包括：通过预设模型优化方法对所述更...

【专利技术属性】
技术研发人员：车驰，王朝阳，胡渝鑫，韩传赞，李子介，
申请(专利权)人：重庆农村商业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：