[发明专利]预测模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种预测模型训练方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取数据样本；所述数据样本包括至少两个企业的财报数据样本与产品数据样本以及宏观经济数据样本、产业链数据样本与产品生命周期模型数据样本；基于所述数据样本对预训练的机器学习模型进行训练；当训练所得的机器学习模型满足训练停止条件时，将训练所得的机器模型作为用于预测所述目标企业的产品是否存在错失市场风险的预测模型。采用本方法能够准确预测目标企业的产品是否有失去市场风险。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种预测模型训练方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

随着社会发展，当某个企业的产品不能满足市场需求时，可能会导致该企业的产品失去市场，使该企业失去生存和发展的机会。传统技术中，通过企业管理人员人工对与产品及市场相关的各种数据进行分析，判断该企业所销售的产品是否有失去市场的风险，但是通过人工进行分析判断，主观性较强，正确率低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够准确预测目标企业的产品是否有失去市场风险的预测模型训练方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种预测模型训练方法。所述方法包括：

获取数据样本；所述数据样本包括至少两个企业的财报数据样本与产品数据样本以及宏观经济数据样本、产业链数据样本与产品生命周期模型数据样本；

基于所述数据样本对预训练的机器学习模型进行训练；

当训练所得的机器学习模型满足训练停止条件时，将训练所得的机器模型作为用于预测所述目标企业的产品是否存在错失市场风险的预测模型。

第二方面，本申请还提供了一种预测模型训练装置。所述装置包括：

获取模块，用于获取数据样本；所述数据样本包括至少两个企业的财报数据样本与产品数据样本以及宏观经济数据样本、产业链数据样本与产品生命周期模型数据样本；

训练模块，用于基于所述数据样本对预训练的机器学习模型进行训练；

作为模块，用于当训练所得的机器学习模型满足训练停止条件时，将训练所得的机器模型作为用于预测所述目标企业的产品是否存在错失市场风险的预测模型。

第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

获取数据样本；所述数据样本包括至少两个企业的财报数据样本与产品数据样本以及宏观经济数据样本、产业链数据样本与产品生命周期模型数据样本；

基于所述数据样本对预训练的机器学习模型进行训练；

当训练所得的机器学习模型满足训练停止条件时，将训练所得的机器模型作为用于预测所述目标企业的产品是否存在错失市场风险的预测模型。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取数据样本；所述数据样本包括至少两个企业的财报数据样本与产品数据样本以及宏观经济数据样本、产业链数据样本与产品生命周期模型数据样本；

基于所述数据样本对预训练的机器学习模型进行训练；

当训练所得的机器学习模型满足训练停止条件时，将训练所得的机器模型作为用于预测所述目标企业的产品是否存在错失市场风险的预测模型。

第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：