回归学习的调整方法、装置、系统及计算机可读存储介质

发明专利有效专利

申请号：
CN202110215293.5
IPC分类号：G06K9/62;G06N7/00
申请日期：
2021-02-25
申请人：
深圳前海微众银行股份有限公司

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著录项信息

专利名称	回归学习的调整方法、装置、系统及计算机可读存储介质
申请号	CN202110215293.5	申请日期	2021-02-25
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-06-04	公开/公告号	CN112906799A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;7;/;0;0查看分类表>
申请人	深圳前海微众银行股份有限公司	申请人地址	广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室（入驻深圳市前海商务秘书有限公司）变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	深圳前海微众银行股份有限公司	当前权利人	深圳前海微众银行股份有限公司
发明人	王开宏;庄伟亮;陈婷;吴三平
代理机构	深圳市世纪恒程知识产权代理事务所	代理人	张志江

摘要

本申请涉及金融科技技术领域，公开了一种回归学习的调整方法、装置、系统及存储介质，包括：将样本标签离散化，得到样本标签对应的多个类别，其中，第一类别对应标签值最低区间，第二类别对应标签值最高区间；构建多分类模型，输出各类别的预测概率值，并基于各类别的平均标签值与其对应的预测概率值确定样本的回归预测值；基于第一类别的预测概率值或/和第二类别的预测概率值调整回归预测值。本申请将样本标签离散化为多个类别，建立多分类模型预测各类别概率，通过期望公式转化为回归预测值，并结合第一类别的预测概率值和/或第二类别的预测概率值调整回归预测值，避免了样本头部和样本尾部的预测值向均值靠拢，提高了样本预测的准确性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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