System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 数据分类方法、装置、设备及介质制造方法及图纸_技高网

数据分类方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

技术编号:41198645 阅读:2 留言:0更新日期:2024-05-07 22:26
本申请实施例提供了一种数据分类方法、装置、设备及介质,数据分类方法包括:将当前待分类数据输入到分类模型中,得到第一分类结果,获取N个历史待分类数据,并根据N个历史待分类数据与该待分类数据之间的第一相似度,确定出N个历史待分类数据中的目标历史数据,从而根据该目标历史数据的历史分类结果与第一分类结果,综合确定待分类数据对应的目标分类结果,而不是单独使用分类模型的一次分类结果确定目标分类结果,避免了随着时间的推移,数据缓慢变化导致分类模型分类预测准确率下降,提高了数据分类的准确率。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人工智能,尤其涉及一种数据分类方法、装置、设备及介质


技术介绍

1、随着技术的发展,分类模型被应用于各个行业,例如,在金融风控系统中使用分类模型对客户的类型进行分类预测。相关技术中,通常是离线训练一个分类预测准确率达到要求的分类模型,然后再部署到线上环境,线上环境调用该训练完成的分类模型实时进行分类预测。

2、而如何随着时间的推移依然能够保证分类预测的准确率成为亟待解决的问题。


技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种数据分类方法、装置、设备及介质,用以解决现有技术中随着时间的推移分类模型预测准确率下降的问题。

2、第一方面,本申请提供了一种数据分类方法,所述方法包括:

3、将当前待分类数据输入到分类模型中,得到第一分类结果;

4、获取n个历史待分类数据,并根据所述n个历史待分类数据与所述待分类数据之间的第一相似度,确定所述n个历史待分类数据中的目标历史数据;

5、获取所述目标历史数据的历史分类结果,并根据所述第一分类结果和所述历史分类结果,确定所述待分类数据的目标分类结果。

6、第二方面,本申请还提供了一种数据分类装置,所述装置包括:

7、第一分类模块,用于将当前待分类数据输入到分类模型中,得到第一分类结果;

8、确定模块,用于获取n个历史待分类数据,并根据所述n个历史待分类数据与所述待分类数据之间的第一相似度,确定所述n个历史待分类数据中的目标历史数据;

9、第二分类模块,用于获取所述目标历史数据的历史分类结果,并根据所述第一分类结果和所述历史分类结果,确定所述待分类数据的目标分类结果。

10、第三方面,本申请实施例提供了一种电子设备,所述电子设备至少包括处理器和存储器,所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现上述任一项所述的数据分类方法的步骤。

11、第四方面,本申请实施例提供了一种计算机存储介质,其存储有可由电子设备执行的计算机程序,当所述程序在所述电子设备上运行时,使得所述电子设备执行上述任一项所述的数据分类方法的步骤。

12、第五方面,本申请实施例提供了一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括:计算机程序代码,当所述计算机程序代码在所述电子设备上运行时,使得所述电子设备执行上述任一项所述的数据分类方法的步骤。

13、由于本申请实施例,在进行数据分类时,将当前待分类数据输入到分类模型中,得到第一分类结果,并获取n个历史待分类数据,根据该n个历史待分类数据与待分类数据之间的第一相似度,确定出n个历史待分类数据中的目标历史数据,从而根据该目标历史数据的历史分类结果与第一分类结果,综合确定待分类数据的目标分类结果,而不是单独使用分类模型的一次分类结果确定目标分类结果,提高了数据分类的准确率,同时避免了随着时间的推移,数据缓慢变化导致的分类模型分类预测准确率下降,待分类数据的目标分类结果准确率低的问题。

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【技术保护点】

1.一种数据分类方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将当前待分类数据输入到分类模型中,得到第一分类结果包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述M个第一分类结果和所述历史分类结果,确定所述待分类数据的目标分类结果包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述待分类数据包括多个子数据,所述历史待分类数据包括多个子历史数据;所述根据所述N个历史待分类数据与所述待分类数据之间的第一相似度,确定所述N个历史待分类数据中的目标历史数据,包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述确定该子数据与每个历史待分类数据中对应的子历史数据的第二相似度,包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述基于所述目标参数类型对应的相似度确定方法,确定所述子数据与对应的子历史数据的第二相似度包括:

7.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述M个分类模型的训练过程包括:

8.一种数据分类装置,其特征在于,所述装置包括:

9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备至少包括处理器和存储器,所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1-7任一项所述的数据分类方法的步骤。

10.一种计算机存储介质,其特征在于,其存储有可由电子设备执行的计算机程序,当所述程序在所述电子设备上运行时,使得所述电子设备执行权利要求1-7任一项所述的数据分类方法的步骤。

11.一种计算机程序产品,其特征在于,所述计算机程序产品包括:计算机程序代码,当所述计算机程序代码在所述电子设备上运行时,使得所述电子设备执行权利要求1-7任一项所述的数据分类方法的步骤。

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【技术特征摘要】

1.一种数据分类方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将当前待分类数据输入到分类模型中,得到第一分类结果包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述m个第一分类结果和所述历史分类结果,确定所述待分类数据的目标分类结果包括:

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述待分类数据包括多个子数据,所述历史待分类数据包括多个子历史数据;所述根据所述n个历史待分类数据与所述待分类数据之间的第一相似度,确定所述n个历史待分类数据中的目标历史数据,包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述确定该子数据与每个历史待分类数据中对应的子历史数据的第二相似度,包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述基于所述目标参数类型对应的相似度确定方...

【专利技术属性】
技术研发人员:黄波
申请(专利权)人:马上消费金融股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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