[发明专利]数据处理方法、终端、装置及存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，样本集包括特征数据和所述特征数据对应的原始目标数据，所述数据处理方法包括以下步骤：

将预设的样本集中的特征数据输入分类预测模型，得到所述特征数据对应的预测目标数据以及所述预测目标数据对应的预测概率，其中，所述预测概率有M种取值，M是正整数；

基于预设精度对所述预测概率进行修正，并将修正后预测概率相等的统计数据进行合并，得到修正概率以及所述修正概率对应的统计数据，其中，所述修正概率有N种取值，N是正整数且N小于M，统计数据为原始目标数据与预测目标数据的对应关系；

基于所述修正概率以及所述修正概率对应的统计数据，生成所述分类预测模型对应的目标字典。

2.如权利要求1所述数据处理方法，其特征在于，所述基于预设精度对所述预测概率进行修正的步骤包括：

基于所述预设精度对所述预测概率进行近似计算，其中，所述近似计算为所述预测概率只保留预设精度对应的小数位上的数值。

3.如权利要求1所述数据处理方法，其特征在于，所述基于所述修正概率以及所述修正概率对应的统计数据，生成所述分类预测模型对应的目标字典的步骤包括：

基于所述预设精度和预设数据结构，生成所述分类预测模型对应的初始字典；

遍历所有修正概率以及所述修正概率对应的统计数据，对所述初始字典进行更新，得到所述目标字典。

4.如权利要求3所述数据处理方法，其特征在于，所述基于所述预设精度和预设数据结构，生成所述分类预测模型对应的初始字典的步骤包括：

基于所述分类预测模型的类型获取所述预设数据结构；

基于所述预设精度得到概率步长，并基于所述概率步长生成概率集；

将所述概率集中的各个子概率与所述预设数据结构进行关联，生成所述初始字典，其中，所述初始字典由各个子概率以及子概率对应的预设数据结构组成。

5.如权利要求3任一项所述数据处理方法，其特征在于，所述遍历所有修正概率以及所述修正概率对应的统计数据，对所述初始字典进行更新，得到所述目标字典的步骤包括：

在所述初始字典中查找与所述修正概率相同的目标概率，并将所述目标概率对应的预设数据结构中的数据更新为所述修正概率对应的统计数据，以得到所述目标字典。

6.如权利要求1所述数据处理方法，其特征在于，所述将预设的样本集中的特征数据输入分类预测模型，得到所述特征数据对应的预测目标数据以及所述预测目标数据对应的预测概率的步骤之前，还包括：

在接收到评估模型指令时，获取待评估分类模型集；

将所述待评估分类模型集中各个待评估分类模型分别作为所述分类预测模型。

7.如权利要求1至6中任一项所述数据处理方法，其特征在于，所述基于所述修正概率以及所述修正概率对应的统计数据，生成所述分类预测模型对应的目标字典的步骤之后，还包括：

根据各个分类预测模型对应的目标字典对应计算所述分类预测模型的模型指标，并基于各个分类预测模型的模型指标确定模型间的比较结果。

8.一种数据处理装置，其特征在于，所述数据处理装置包括：

处理模块，用于将预设的样本集中的特征数据输入分类预测模型，得到所述特征数据对应的预测目标数据以及所述预测目标数据对应的预测概率，其中，所述预测概率有M种取值，M是正整数；

修正模块，用于基于预设精度对所述预测概率进行修正，并将修正后预测概率相等的统计数据进行合并，得到修正概率以及所述修正概率对应的统计数据，其中，所述修正概率有N种取值，N是正整数且N小于M，统计数据为原始目标数据与预测目标数据的对应关系；

生成模块，用于基于所述修正概率以及所述修正概率对应的统计数据，生成所述分类预测模型对应的目标字典。

9.一种终端，其特征在于，所述终端包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的数据处理程序，所述数据处理程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述数据处理方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有所述数据处理程序，所述数据处理程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述数据处理方法的步骤。