[发明专利]一种模型更新参数的确定方法、确定装置及可读存储介质

权利要求书

1.一种模型更新参数的确定方法，其特征在于，所述确定方法包括：

确定待更新模型的预测事件，以及与所述预测事件相关的多个特征维度和在每个特征维度下的多个候选特征；

确定每一个特征维度与预测结果之间的相关度；

基于确定出的每一个特征维度与预测结果之间的相关度，从多个候选特征中筛选出多个模型更新特征；

将所述多个模型更新特征作为输入，将与每个模型更新特征对应的预测结果作为输出，对所述待更新模型进行训练，得到所述待更新模型训练完毕的更新数据。

2.根据权利要求1所述的确定方法，其特征在于，在所述将所述多个模型更新特征作为输入，将与每个模型更新特征对应的预测结果作为输出，对所述待更新模型进行训练，得到所述待更新模型训练完毕的更新数据之后，所述确定方法还包括：

当确定所述待更新模型满足更新条件时，使用所述更新数据对所述待更新模型进行数据更新，确定更新后的出行预测模型。

3.根据权利要求2所述的确定方法，其特征在于，在所述当确定所述待更新模型满足更新条件时，使用所述更新数据对所述待更新模型进行数据更新，确定更新后的出行预测模型之后，所述确定方法包括：

获取待预测出行事件以及所述待预测出行事件的出行数据；

基于确定出的每一个特征维度与预测结果之间的相关度，从所述出行数据中确定出所述待预测出行事件的多个目标出行特征；

将多个目标出行特征输入至所述出行预测模型中，得到所述待预测出行事件的出行预测结果。

4.根据权利要求2所述的确定方法，其特征在于，通过以下步骤确定所述待更新模型满足更新条件：

获取所述待更新模型在使用中的模型历史数据；

检测所述模型历史数据指示的历史预测特征与历史预测结果之间的历史映射关系，与所述更新数据指示的更新预测特征与更新预测结果之间的更新映射关系是否匹配，以及所述模型历史数据指示的历史模型参数与所述更新数据指示的模型更新参数是否匹配；

若所述历史映射关系与所述更新映射关系不匹配，或者所述历史模型参数与所述模型更新参数不匹配，确定所述待更新模型满足更新条件。

5.根据权利要求1或3所述的确定方法，其特征在于，通过以下步骤确定每一个特征维度与预测结果之间的相关度：

从样本数据库中获取所述预测事件的样本数据；

基于所述多个特征维度以及所述样本数据，确定出多个样本特征数据；

基于每一个特征维度以及多个样本特征数据，构建至少一个决策树；

基于构建的所述至少一个决策树中，每一个特征维度被划分在对应节点分支下的划分属性，确定每一个特征维度与预测结果之间的相关度。

6.根据权利要求5所述的确定方法，其特征在于，所述划分属性包括划分次数、节点分裂增益以及样本覆盖比例中的至少一种。

7.根据权利要求6所述的确定方法，其特征在于，当所述划分属性包括划分次数时，通过以下步骤确定特征维度与预测结果之间的相关度：

针对每一个特征维度，确定在所述至少一个决策树中该特征维度被划分在决策树中各节点下的划分次数；

将所述划分次数确定为该特征维度与预测结果之间的相关度，其中，所述划分次数越多，该特征维度与预测结果之间的相关度越高。

8.根据权利要求6所述的确定方法，其特征在于，当所述划分属性包括节点分裂增益时，通过以下步骤确定特征维度与预测结果之间的相关度：

获取在构建所述至少一个决策树的过程中，确定每一个特征维度被划分在决策树中对应节点下时，该节点的节点分裂增益；

针对于每一个特征维度，将与该特征维度对应的每一个节点的节点分裂增益加和后取平均值，得到该特征维度对应的平均节点分裂增益；

将所述平均节点分裂增益确定为该特征维度与预测结果之间的相关度，其中，所述平均节点分裂增益越大，该特征维度与预测结果之间的相关度越高。