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申请/专利权人：中国平安财产保险股份有限公司

摘要：本申请实施例应用于人工智能领域，公开了一种基于随机森林模型的报表生成方法及相关设备，包括：接收携带第一字段集合的报表生成指令，将第一字段集合输入至目标随机森林模型中；在确定第一字段集合所包括的字段能生成报表的情况下，确定目标随机森林模型中包括第一字段集合的路径集合；接收指示路径集合中第一路径的选择指令；确定在第一路径包括的各个节点对应的字段为第二字段集合；并根据第二字段集合中各个字段以及获取到的各个字段对应的数据，生成第一报表。采用本申请实施例，可以在面对多种不同业务以及海量数据快速生成报表，提高了生成报表的准确性和效率。本申请涉及区块链技术，上述报表数据可存储于区块链中。

主权项：1.一种基于随机森林模型的报表生成方法，其特征在于，包括：接收报表生成指令，所述报表生成指令携带第一字段集合，将所述第一字段集合输入至目标随机森林模型中；在通过所述目标随机森林模型确定所述第一字段集合所包括的字段能生成报表的情况下，确定所述目标随机森林模型中包括所述第一字段集合的路径集合；接收选择指令，所述选择指令携带路径标识，所述路径标识用于指示所述路径集合中的第一路径，所述第一路径为所述目标随机森林模型中决策树模型的路径，所述第一路径包括所述决策树模型的根节点至目标叶子节点；确定在所述第一路径中的各个节点对应的字段为第二字段集合；获取所述第二字段集合中各个字段对应的数据，并根据所述第二字段集合中各个字段以及各个字段对应的数据，生成第一报表；所述将所述第一字段集合输入至目标随机森林模型中之前，所述方法还包括：获取历史报表集合中的字段，并根据所述历史报表集合中字段确定第三字段集合；从所述第三字段集合中随机选取N个字段，将选取的N个字段组成训练样本，得到第一训练样本集，所述N为大于1的整数；在确定第二报表包括第一训练样本的N个字段的情况下，将所述第一训练样本确定为正样本，在确定所述第二报表不包括所述第一训练样本的N个字段的情况下，将所述第一训练样本确定为负样本；其中，所述第二报表为所述历史报表集合中的任一报表，所述第一训练样本为所述第一训练样本集中的任一训练样本；所述将所述第一字段集合输入至目标随机森林模型之前，所述方法还包括：确定所述第一训练样本集中包括第一字段的第一正样本个数和第一负样本个数，并确定所述第一训练样本集中包括所述第一字段的第一总训练样本个数，确定所述第一训练样本集中不包括所述第一字段的第二正样本个数和第二负样本个数，以及确定所述第一训练样本集中不包括所述第一字段的第二总训练样本个数，所述第一字段为所述第三字段集合中的任一字段；其中，所述第一总训练样本个数为所述第一正样本个数与所述第一负样本个数之和，所述第二总训练样本个数为所述第二正样本个数与所述第二负样本个数之和；确定所述第一正样本个数占所述第一总训练样本个数的第一比例，确定所述第一负样本个数占所述第一总训练样本个数的第二比例，确定所述第二正样本个数占所述第二总训练样本个数的第三比例，确定所述第二负样本个数占所述第二总训练样本个数的第四比例；根据所述第一比例、所述第二比例、所述第三比例和所述第四比例，确定所述第一字段的第一基尼系数，并根据所述第一训练样本集和所述第三字段集合中各个第一字段的第一基尼系数，构建第一决策树模型，其中，基尼系数用于表示对各个字段进行划分后，各个分支对应的正样本和负样本的概率之积的和。

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