[发明专利]基于xgboost算法的工业设计匹配服务方预测方法

说明书

本发明涉及了一种基于xgboost算法的工业设计匹配服务方预测方法，包括的步骤有获取数据；数据处理；建立Xgboost算法的预测模型；对Xgboost算法的预测模型进行检验。该工业设计匹配服务方预测系统通过第一预测模型预测获知服务方是否合适匹配工业设计用户的需求，解决了从众多服务方中选择一家导致的数据极端不平衡的数据分布的问题发生；再采用第二预测模型再进一步预测匹配后的最终结果给出准确的预测结果，该工业设计匹配服务方预测系统的双模型预测模型架构能有效平衡特征重要性避免过拟合，从而提高预测准确率，不需要人工通过人力收集资料或者走访工业设计服务方，再对比选择，耗时耗力。

技术领域

本发明涉及工业设计平台技术领域，具体地，涉及一种基于xgboost算法的工业设计匹配服务方预测方法，本发明还提供一种调用预测模型匹配服务方的预测方法。

背景技术

工业设计是指硬件产品的设计，含机械设计、造型设计、电路设计、包装设计、模具设计、手板设计等内容。

目前大部分生产企业开发新产品时均需要找到合适的第三方工业设计服务方为其设计新产品，但中国作为生产大国有庞大的生产企业，而真正的工业设计企业却很少，两者的不平衡加上信息不通，生产企业选择会更加有限，而这是导致企业创新少，产品没突破的原因之一。

一般企业需要进行工业设计产品而选择不同的工业设计服务方，现有企业或需求方是通过人为判断选择工业设计的服务方，此判断方式存在以下问题：

1.难以判断服务方的设计能力，工业设计虽说设计美学可通用，但服务方对不同产品的设计水平是不同的，而这差异是受经验、创意、产品钻研水平影响的，通常在服务方未设计出具体产品前是难以判断的，一般工业设计的需求方只能依靠服务方的背景或过往的内容演示作为参考判断，其中人为沟通影响因素大。

2.服务方选择范围小并且受信息和空间限制，需求方接触的服务方只是覆盖附近地区的有限数个服务方，且需要和每家服务方对接沟通，耗时耗力。

因此，提供一种基于xgboost算法的工业设计匹配服务方预测方法，依据具体的工业设计需求，需求方可以从大量服务方中快速选择出最合适的服务方。

发明内容

本发明提供了一种基于xgboost算法的工业设计匹配服务方预测方法，通过基于xgboost算法的第一预测模型和第二预测模型形成双模型架构综合判断为工业设计需求方匹配合适的服务方。

本发明的技术方案如下：

一种基于xgboost算法的工业设计匹配服务方预测方法，包括以下步骤：

S1.获取数据：

从数据库中获取历史匹配结果数据以及历史需求方要求、服务方、交易匹配的数据构成训练数据；

S2.数据处理：

并对所述历史需求方要求、服务方、交易匹配的数据进行预处理，得到包含多个预处理后的训练数据集；

S3.建立Xgboost算法的预测模型：

将所述训练数据集作为预测模型的训练数据，所述预测模型的训练数据包括测试集和训练集，并利用所述训练集对所述Xgboost算法的预测模型进行训练，得到Xgboost算法的预测模型；其中，所述预测模型分为第一预测模型和第二预测模型；

S4.对Xgboost算法的预测模型进行检验：

建立检验模块，所述检验模块采用混淆矩阵、分类错误率曲线、auc曲线、交叉验证法或特征重要性对所述Xgboost算法的预测模型输出的预测匹配结果进行检测并且判断其检验结果是否大于或等于预设目标准确率；

S5.对需求方的要求类型进行预测匹配设计服务方：