[发明专利]预测模型的建立方法、建立装置、移动设备和存储介质

权利要求书

1.一种车辆预测模型的建立方法，其特征在于，包括：

将车辆数据样本分为建模数据样本、识别数据样本和验证数据样本；

根据所述建模数据样本建立预测模型；

将所述识别数据样本中的多个样本特征形成多个特征组合，所述特征组合包括至少一个所述样本特征；

将所述特征组合输入预测模型以生成第一预测事件；

根据所述第一预测事件的准确率识别所述多个样本特征中的干扰特征；

去除所述车辆验证数据样本中的干扰特征以获得验证样本；

采用所述验证样本计算所述预测模型的预测准确率；和

在所述预测准确率大于第一预设准确率时，将所述预测模型确定为目标模型。

2.根据权利要求1所述的建立方法，其特征在于，根据所述第一预测事件的准确率识别所述多个样本特征中的干扰特征，包括：

计算多个所述第一预测事件的准确率与第二预设准确率的偏差均值；

根据所述偏差均值识别所述多个样本特征中的干扰特征。

3.根据权利要求2所述的建立方法，其特征在于，根据所述偏差均值识别所述多个样本特征中的干扰特征，包括：

将第一预测事件的准确率均大于第二预设准确率的多个所述特征组合作为干扰集合；

获取所述干扰集合中的所述特征组合的偏差均值并作为干扰偏差均值；

在所述干扰偏差均值小于阈值时，将所述干扰集合中的所述特征组合的补集特征作为所述干扰特征。

4.根据权利要求1所述的建立方法，其特征在于，采用所述验证样本计算所述预测模型的预测准确率，包括：

将所述验证样本中的多个样本特征形成多个验证特征组合，所述验证特征组合包括至少一个所述验证样本特征；

将所述验证特征组合输入预测模型以生成第二预测事件；

确定所述第二预测事件的准确率为所述预测准确率。

5.根据权利要求1所述的建立方法，其特征在于，所述建立方法还包括：

获取车辆预测数据样本；

将所述车辆预测数据样本输入所述目标模型以生成多个第二预测事件；

将准确率最高的第二预测事件确认为最终预测结果。

6.根据权利要求1所述的建立方法，其特征在于，所述建立方法还包括：

获取车辆预测数据样本；

将所述车辆预测数据样本输入所述目标模型以生成多个第二预测事件；

根据用户反馈将其中一个第二预测事件确认为最终预测结果。

7.根据权利要求1所述的建立方法，其特征在于，根据所述建模数据样本建立预测模型，包括：

根据所述车辆建模数据样本建立初始模型；和

训练所述初始模型得到所述预测模型。

8.一种建立装置，其特征在于，包括：

分切模块，用于将车辆数据样本分为建模数据样本、识别数据样本和验证数据样本；

建模模块，用于根据所述建模数据样本建立预测模型；

分组模块，用于将所述识别数据样本中的多个样本特征形成多个特征组合，所述特征组合包括至少一个所述样本特征；

预测模块，用于将所述特征组合输入预测模型以生成第一预测事件；

识别模块，用于根据所述第一预测事件的准确率识别所述多个样本特征中的干扰特征；

去除模块，用于去除所述车辆验证数据样本中的干扰特征以获得验证样本；

验证模块，用于采用所述验证样本计算所述预测模型的预测准确率；和

确定模块，用于在所述预测准确率大于第一预设准确率时，将所述预测模型确定为目标模型。

9.一种移动设备，其特征在于，所述移动设备包括存储器和处理器，所述处理器用于执行权利要求1-7中任一项所述的建立方法。

10.一种包含计算机可执行指令的非易失性计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机可执行指令被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1-7中任一项所述的建立方法。