公开(公告)号：CN111383028A

公开(公告)日：2020-07-07

申请号：CN202010181153.6

申请日：2020-03-16

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 陈靖 ,  王震 ,  方彦明 ,  姚滨晖

IPC: G06Q20/40 ,  G06Q40/02

Abstract: 本说明书实施例提供了预测模型训练方法及装置、预测方法及装置，其中，所述预测模型训练方法包括获取至少一个用户的资源特征以及每个所述用户的资源特征对应的目标概率值对第一预测模型进行训练，得到所述第一预测模型；将每个所述用户的资源特征输入所述第一预测模型，获得每个所述用户的资源特征对应的预测概率值；基于每个所述用户的目标概率值以及预测概率值确定每个所述用户对应的训练概率值；获取每个所述用户的信用特征，并基于每个所述用户的信用特征以及每个所述用户对应的训练概率值对第二预测模型进行训练，得到第二预测模型；采用上述串联模式对第一预测模型和第二预测模型进行级联训练，使得预测模型的训练更加简单。

公开(公告)号：CN111383028B

公开(公告)日：2022-11-22

申请号：CN202010181153.6

申请日：2020-03-16

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 陈靖 ,  王震 ,  方彦明 ,  姚滨晖

IPC: G06Q20/40 ,  G06Q40/02

Abstract: 本说明书实施例提供了预测模型训练方法及装置、预测方法及装置，其中，所述预测模型训练方法包括获取至少一个用户的资源特征以及每个所述用户的资源特征对应的目标概率值对第一预测模型进行训练，得到所述第一预测模型；将每个所述用户的资源特征输入所述第一预测模型，获得每个所述用户的资源特征对应的预测概率值；基于每个所述用户的目标概率值以及预测概率值确定每个所述用户对应的训练概率值；获取每个所述用户的信用特征，并基于每个所述用户的信用特征以及每个所述用户对应的训练概率值对第二预测模型进行训练，得到第二预测模型；采用上述串联模式对第一预测模型和第二预测模型进行级联训练，使得预测模型的训练更加简单。