[发明专利]基于树分裂算法的数据样本分析方法及装置

权利要求书

1.一种基于树分裂算法的数据样本分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取当前树分裂算法所应用的目标场景；

判断所述目标场景是否为预设样本重要性分布不均的场景；其中，所述预设样本重要性分布不均的场景是指所述目标场景中存在数据样本的样本数量低于所述数据样本的重要性对应的预设样本数量；

如果是，将所述当前树分裂算法的基尼系数计算方式设置为预设计算方式；

根据所述预设计算方式计算所述当前树分裂算法中每一叶节点对应的基尼系数；

根据所述每一叶节点对应的基尼系数选取所述叶节点对应的分裂标准；

根据所述分裂标准对所述目标场景中的数据样本进行树分裂得到目标数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在判断出所述目标场景为预设样本重要性分布不均的场景之后，所述方法还包括：

当所述目标场景为预设反欺诈场景时，获取样本数据集，所述样本数据集至少包括历史欺诈数据和历史正常数据；

根据所述样本数据集获取所述当前树分裂算法相匹配的叶节点，并执行所述将所述当前树分裂算法的基尼系数计算方式设置为预设计算方式的步骤。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述当前树分裂算法的基尼系数计算方式设置为预设计算方式，包括：

根据所述样本数据集对应的样本实际分布情况将所述当前树分裂算法的基尼系数计算方式设置为预设计算方式。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述预设计算方式计算所述当前树分裂算法中每一叶节点对应的基尼系数，包括：

将所述当前树分裂算法中每一叶节点按照分裂标准集合所包括的若干分裂标准进行划分；

根据所述预设计算方式计算划分后的叶节点对应的若干分裂标准相匹配的若干基尼系数；

所述根据所述每一叶节点对应的基尼系数选取所述叶节点对应的分裂标准，包括：

选取所述若干基尼系数中最小的基尼系数对应的分裂标准作为所述叶节点的分裂标准。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述分裂标准对所述目标场景中的数据样本进行树分裂得到目标数据，包括：

根据所述分裂标准对与所述分裂标准相匹配的当前叶节点进行划分，获得下一层叶节点；

将所述下一层叶节点确定为当前叶节点，并执行所述根据所述每一叶节点对应的基尼系数选取所述叶节点对应的分裂标准的步骤。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，在所述根据所述分裂标准对所述目标场景中的数据样本进行树分裂得到目标数据之后，所述方法还包括：

当树分裂后的节点总量大于预设总量时，获取目标树模型；

将待检测数据输入所述目标树模型，获得所述目标树模型输出的与所述待检测数据相匹配的反欺诈检测结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述获得所述目标树模型输出的与所述待检测数据相匹配的反欺诈检测结果之后，所述方法还包括：

当接收到针对所述反欺诈检测结果的报错指令时，将所述反欺诈检测结果与所述待检测数据存储至预设数据库，以使用户根据所述预设数据库中存储的数据分析错误原因。

8.一种基于树分裂算法的数据样本分析装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取单元，用于获取当前树分裂算法所应用的目标场景；

判断单元，用于判断所述目标场景是否为预设样本重要性分布不均的场景；

设置单元，用于在所述判断单元判断出所述目标场景为预设样本重要性分布不均的场景时，将所述当前树分裂算法的基尼系数计算方式设置为预设计算方式；

计算单元，用于根据所述预设计算方式计算所述当前树分裂算法中每一叶节点对应的基尼系数；

选取单元，用于根据所述每一叶节点对应的基尼系数选取所述叶节点对应的分裂标准；

树分裂单元，用于根据所述分裂标准对所述目标场景中的数据样本进行树分裂得到目标数据。