[发明专利]基于模型集合的数据预测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种基于模型集合的数据预测方法、装置、计算机设备及存储介质。方法包括：首先获取目标行业因子数据；然后将目标行业因子数据分别输入预设的模型集合中的目标回归模型以及目标分类模型进行结果预测，分别得到回归预测结果以及分类预测结果；再确定回归预测结果与分类预测结果的方向是否一致；若回归预测结果与分类预测结果的方向一致，则根据目标预测类型从回归预测结果以及分类预测结果中确定目标预测结果；若回归预测结果与分类预测结果的方向不一致，则根据预设的校正规则确定目标预测结果。本发明实施例结合了分类模型以及回归模型对预测结果进行预测，从多角度分析同一个目标问题，可以提高预测结果的准确性。

技术领域

本发明涉及数据预测技术领域，尤其涉及一种基于模型集合的数据预测方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

在经济研究中通常需要对工业增加值或者产能产值等未来的变化趋势进行一定的预判。

除传统的根据专家经验对未来的变化趋势进行预判以外，通常会使用可量化的经济因子对未来经济走势进行预测。目前经济研究中一般使用的预测模型都是较为传统的模拟推演或简单的线性回归等机器学习模型，预测的结果出错不易被发现，导致预测结果不准确。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于模型集合的数据预测方法、装置、计算机设备及存储介质，可以提高预测结果的准确性。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于模型集合的数据预测方法，其包括：

获取目标行业因子数据；

将所述目标行业因子数据分别输入预设的模型集合中的目标回归模型以及目标分类模型进行结果预测，分别得到回归预测结果以及分类预测结果，所述模型集合包括多个分类模型以及多个回归模型，所述目标分类模型以及所述目标回归模型分别为所述模型集合中质量分数最高的分类模型以及质量分数最高的回归模型；

确定所述回归预测结果与所述分类预测结果的方向是否一致；

若所述回归预测结果与所述分类预测结果的方向一致，则根据目标预测类型从所述回归预测结果以及所述分类预测结果中确定目标预测结果；

若所述回归预测结果与所述分类预测结果的方向不一致，则根据预设的校正规则确定目标预测结果。

第二方面，本发明实施例还提供了一种基于模型集合的数据预测装置，其包：

获取单元，用于获取目标行业因子数据；

输入单元，用于将所述目标行业因子数据分别输入预设的模型集合中的目标回归模型以及目标分类模型进行结果预测，分别得到回归预测结果以及分类预测结果，所述模型集合包括多个分类模型以及多个回归模型，所述目标分类模型以及所述目标回归模型分别为所述模型集合中质量分数最高的分类模型以及质量分数最高的回归模型；

第一确定单元，用于确定所述回归预测结果与所述分类预测结果的方向是否一致；

第二确定单元，用于当所述回归预测结果与所述分类预测结果的方向一致时，根据目标预测类型从所述回归预测结果以及所述分类预测结果中确定目标预测结果；

第三确定单元，用于当所述回归预测结果与所述分类预测结果的方向不一致时，根据预设的校正规则确定目标预测结果。

第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，其包括存储器及处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时可实现上述方法。