[发明专利]分类模型的训练方法及装置、状态识别方法及装置

权利要求书

1.一种分类模型的训练方法，包括：

获得训练样本数据，所述训练样本数据包括主体的图特征、非图特征和状态信息；

通过所述非图特征确定所述主体的第一预测结果，并与所述状态信息比较以确定第一误差；

至少根据所述图特征确定所述主体的第二预测结果，并与所述状态信息比较以确定第二误差；

基于所述第一误差和所述第二误差的相对大小确定所述主体的第一标签，所述第一标签表明使用或不使用图特征进行状态识别，并用于训练第一分类模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，还包括：

基于所述第一标签确定所述训练样本数据中使用图特征进行状态识别的训练样本子集；

对于所述训练样本子集中的主体，基于所述第一预测结果和第二预测结果的比较，确定所述主体的第二标签，所述第二标签表明所述图特征效果方向为正方向或负方向，并用于训练第二分类模型。

3.一种状态识别方法，包括：

获得主体的图特征和非图特征；

基于第一分类模型，确定使用或不使用所述图特征的第一分类结果；

在所述第一分类结果表明使用图特征进行状态识别的情况下，至少根据所述主体的图特征确定所述主体的状态。

4.根据权利要求3所述的方法，还包括：

在所述第一分类结果表明不使用图特征进行状态识别的情况下，根据所述主体的非图特征确定所述主体的状态。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述在所述第一分类结果表明使用图特征进行状态识别的情况下，至少根据所述主体的图特征确定所述主体的状态，包括：

基于第二分类模型处理所述图特征和所述非图特征，确定图特征效果方向为正方向或负方向的第二分类结果；

基于与所述第二分类结果对应的状态识别模型处理所述图特征和所述非图特征，以识别确定所述主体的状态。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述状态识别模型包括用于处理图特征效果为正方向的第一状态识别模型和用于处理图特征效果为负方向的第二状态识别模型，所述基于与所述第二分类结果对应的状态识别模型处理所述图特征和所述非图特征，以识别确定所述主体的状态包括：

在所述第二分类结果表明图特征效果方向为正方向的情况下，基于第一状态识别模型确定所述主体的状态；

在所述第二分类结果表明图特征效果方向为负方向的情况下，基于第二状态识别模型确定所述主体的状态。

7.根据权利要求6所述的方法，还包括：

在所述第一分类结果表明不使用图特征进行状态识别的情况下，使用第三状态识别模型处理所述主体的非图特征，以确定所述主体的状态，

其中，在所述主体为多个的情况下，所述方法还包括：

汇总所述第一状态识别模型、所述第二状态识别模型以及所述第三状态识别模型的输出，得到多个主体的状态识别结果。

8.一种企业风险识别方法，包括：

获取待识别企业的图特征和非图特征；

基于第一分类模型，确定使用或不使用所述图特征的第一分类结果；

在所述第一分类结果表明使用图特征进行风险识别的情况下，至少根据所述企业的图特征识别所述企业的风险。

9.一种分类模型的训练装置，包括：

第一获得模块，被配置为获得训练样本数据，所述训练样本数据包括主体的图特征、非图特征和状态信息；

第一确定模块，被配置为通过所述非图特征确定所述主体的第一预测结果，并与所述状态信息比较以确定第一误差；

第二确定模块，被配置为至少根据所述图特征确定所述主体的第二预测结果，并与所述状态信息比较以确定第二误差；

第三确定模块，被配置为基于所述第一误差和所述第二误差的相对大小确定所述主体的第一标签，所述第一标签表明使用或不使用图特征进行状态识别，并用于训练第一分类模型。