【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种应用于保单数据处理的模型确定方法以及设备。
技术介绍
1、在保单续期的实际业务中，需要对已办理的保单业务对应的保单数据进行处理，预测出该保单业务的客户的续期意向，以提高保单续期业务的处理效率。
2、现有技术中，业务人员根据人工经验，对所获取到的保单数据进行人工判断，筛选出高续期率的保单数据，以用于保单续期业务处理。
3、但是上述方式中，采用人工处理的方式，存在耗时耗力、效率和准确率较低的问题，进而难以对大量的保单数据进行高效处理。
技术实现思路
1、本申请提供一种应用于保单数据处理的模型确定方法以及设备，用以解决因采用人工处理的方式导致难以对大量的保单数据进行高效处理的技术问题。
2、第一方面，本申请提供一种应用于保单数据处理的模型确定方法，所述方法包括：
3、获取原始数据集；其中，所述原始数据集包括至少一个样本数据，所述样本数据表征历史时刻下处理保单业务过程中产生的保单数据；所述样本数据具有实际标签，所述...
【技术保护点】
1.一种应用于保单数据处理的模型确定方法，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，根据各所述样本数据的实际标签，对所述原始数据集进行自适应上采样处理，得到所述原始数据集对应的N个子数据集，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述安全集合进行线性插值处理，得到所述安全集合对应的安全生成集合，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述边界集合进行插值处理，得到所述边界集合对应的边界生成集合，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述N个子数据集，构建...
【技术特征摘要】
1.一种应用于保单数据处理的模型确定方法，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，根据各所述样本数据的实际标签，对所述原始数据集进行自适应上采样处理，得到所述原始数据集对应的n个子数据集，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述安全集合进行线性插值处理，得到所述安全集合对应的安全生成集合，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述边界集合进行插值处理，得到所述边界集合对应的边界生成集合，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述n个子数据集，构建随机森林模型，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述节点具有分类维度信息；根据所述子数据集中每一特征对应的特征值集合，构建所述子数据集对应的决策树，包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，从第i个节点对应的各个特征值集合中确定最优特征值，包括：
8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.一种保单数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述预测信息...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵俊杰，温佳美，李昊，
申请(专利权)人：人保信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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