[发明专利]用于进行指标干预的方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种用于进行指标干预的方法，包括：

获取用于针对输入样本提供输出结果的运算机制，其中，所述输入样本包括多个指标；

确定所述多个指标之中的可控指标与响应指标之间的映射关系，其中，所述可控指标为其取值可被调整的指标集合，所述响应指标为其取值本身难以调整但可根据所述可控指标的变化而变化的指标集合；

基于所述映射关系，对输入样本的可控指标进行调整，以使得所述运算机制针对调整后的输入样本进行运算得到的输出结果满足预定需求；以及

提供可控指标的调整结果以用于进行指标干预。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述运算机制包括以下项之中的至少一项：机器学习模型、规则集合、函数运算。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述运算机制为针对预测问题提供预测结果的预测模型，其中，所述输入样本为预测模型的预测样本，其特征包括与预测问题相关的多个指标。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，确定所述多个指标之中的可控指标与响应指标之间的映射关系的步骤包括：

根据样本集中样本的特征所包括的多个指标，构建用于基于所述可控指标的取值预测所述响应指标的取值的模型，以确定所述可控指标与响应指标之间的映射关系；或者

根据样本集中样本的特征所包括的多个指标，构建用于基于静态指标的取值和所述可控指标的取值预测所述响应指标的取值的模型，以确定所述可控指标与响应指标之间的映射关系，其中，所述静态指标为其取值不可改变的指标集合。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，确定所述多个指标之中的可控指标与响应指标之间的映射关系的步骤包括：

根据先验知识，确定所述多个指标之中的可控指标与响应指标之间的映射关系。

6.一种用于进行指标干预的方法，包括：

获取患病概率预测模型；

使用所述患病概率预测模型根据用户的特征预测所述用户的患病概率，其中，所述用户的特征包括与预测患病概率相关的多个指标；

在预测到所述用户的患病概率高于预定阈值的情况下，基于所述多个指标之中的静态指标和可控指标到响应指标的映射关系，对所述用户的特征之中的可控指标进行调整，以使得所述患病概率预测模型针对调整后的用户的特征进行预测得到的患病概率低于所述预定阈值，其中，所述静态指标为其取值不可改变的指标集合，所述可控指标为其取值可被调整的指标集合，所述响应指标为其取值本身难以调整但可根据所述可控指标的变化而变化的指标集合；以及

提供可控指标的调整结果以便用户进行指标干预。

7.一种用于进行指标干预的装置，包括：

获取单元，用于获取用于针对输入样本提供输出结果的运算机制，其中，所述输入样本包括多个指标；

确定单元，用于确定所述多个指标之中的可控指标与响应指标之间的映射关系，其中，所述可控指标为其取值可被调整的指标集合，所述响应指标为其取值本身难以调整但可根据所述可控指标的变化而变化的指标集合；

调整单元，用于基于所述映射关系，对输入样本的可控指标进行调整，以使得所述运算机制针对调整后的输入样本进行运算得到的输出结果满足预定需求；以及

提供单元，用于提供可控指标的调整结果以用于进行指标干预。