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申请/专利权人：奇富数科(上海)科技有限公司
摘要：本说明书实施例提供一种构建资源返还表现预测模型的方法，提供具有多个任务阶段的流水线学习器，分布存储多个待训练的任务算法，利用流水线学习器对算法集群中的多个任务算法进行组合，形成各任务阶段均具有任务算法的闭环反馈流水线，其中用于训练的输入层与用于预测的任务算法的输出层之间数据连通，结合逾期信息，利用机器学习算法对该流水线中的任务算法进行训练，得到资源返还表现预测模型。通过流水线学习器，可自动对分布存储的多个任务算法进行组合，组合后形成的闭环反馈流水线中用于训练的输入层与用于预测的任务算法的输出层之间数据连通，不需要手动组合算法，又可自动结合预测结果对模型进行自我优化，因而简化了模型构建过程。
主权项：1.一种构建资源返还表现预测模型的方法，其特征在于，包括：提供流水线学习器，所述流水线学习器中具有多个任务阶段；其中，多个任务阶段至少包括：用于预测的任务阶段和用于训练的任务阶段；所述任务阶段具有任务算法；分布存储多个待训练的任务算法，构成算法集群；利用所述流水线学习器对所述算法集群中的多个任务算法进行组合，形成各任务阶段均具有任务算法的闭环反馈流水线，所述闭环反馈流水线中用于训练的输入层与用于预测的任务算法的输出层之间数据连通；业务系统对已预测的逾期用户进行监测，生成逾期用户的资源返还表现数据，并通过数据同步组件将所述资源返还表现数据同步至模型系统；接收所述业务系统监测生成的所述资源返还表现数据；基于所述逾期用户的逾期信息和所述资源返还表现数据，以回归算法对所述闭环反馈流水线中的任务算法进行训练；利用所述逾期用户的逾期信息、对所述逾期用户预测并由所述输出层向所述输入层传递的资源返还表现数据和所述业务系统监测生成的所述资源返还表现数据，以回归算法对所述闭环反馈流水线中的任务算法进行修正，得到资源返还表现预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 奇富数科(上海)科技有限公司 一种构建资源返还表现预测模型的方法、装置和电子设备
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