[发明专利]信息处理方法及装置

权利要求书

1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：

在预建立的机器学习模型的分类阈值下，基于样本预测结果，确定对应的净收益值；

响应于接收到对所述分类阈值进行实时调整的请求，确定调整后的分类阈值对应的净收益值；

在所述分类阈值在不断被调整，得到动态净收益值后，从所述动态净收益值中确定最大动态净收益值。

2.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，在预建立的机器学习模型的分类阈值下，基于样本预测结果，确定对应的净收益值包括：

在预建立的机器学习模型的分类阈值下，得到所述机器学习模型的预测结果；

基于样本预测结果为目标结果的样本数据量、预设收益规则，确定在所述分类阈值下，目标结果对应的净收益值。

3.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于接收到对收益规则进行实时调整的请求，确定调整后的收益规则对应的净收益值；

和/或，响应于接收到对所述分类阈值、以及收益规则进行实时调整的请求，确定调整后的分类阈值、以及调整后的收益规则对应的净收益值。

4.根据权利要求2所述的信息处理方法，其特征在于，基于样本预测结果为目标结果的样本数据量、预设收益规则，确定在所述分类阈值下，目标结果对应的净收益值包括：

确定样本预测结果为目标结果、且预测结果与实际值相符的第一样本数据量；

基于第一样本数据量、以及每一个样本预测结果与实际值相符时产生的收益值r₁，确定预测后的总收益R₁；

确定样本预测结果目标结果、且预测结果预实际值不符的第二样本数据量；

基于第二样本数据量、以及每一个样本预测结果与实际值不符时产生的损失值r₂，确定预测后的总损失值R₂；

基于所述总收益R₁、总损失值R₂确定在所述分类阈值下，目标结果对应的净收益值。

5.根据权利要求3所述的信息处理方法，其特征在于，所述响应于接收到对收益规则进行实时调整的请求，确定调整后的收益规则对应的净收益值包括：

响应于接收到对每一个样本预测结果与实际值相符时产生的收益值进行实时调整的请求，确定调整后的收益值对应的净收益值。

6.根据权利要求3所述的信息处理方法，其特征在于，响应于接收到对所述分类阈值、以及收益规则进行实时调整的请求，确定调整后的分类阈值、以及调整后的收益规则对应的净收益值包括：

响应于接收到对所述分类阈值进行实时调整的请求，所述机器学习模型重新确定样本的新预测结果；

基于样本的新预测结果为目标结果的样本数据量、调整后的收益规则，重新确定对应的净收益值。

7.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，响应于接收到对所述分类阈值进行实时调整的请求，确定调整后的分类阈值对应的净收益值，包括：

响应于接收到对所述分类阈值进行实时调整的请求，所述机器学习模型重新确定样本的新预测结果；

基于样本的新预测结果为目标结果的样本数据量、预设收益规则，确定在所述分类阈值下，目标结果对应的净收益值。

8.一种信息处理装置，其特征在于，包括：

第一确定单元，被配置成在预建立的机器学习模型的分类阈值下，基于样本预测结果，确定对应的净收益值；

第二确定单元，被配置成响应于接收到对所述分类阈值进行实时调整的请求，确定调整后的分类阈值对应的净收益值；

第三确定单元，被配置成在所述分类阈值在不断被调整，得到动态净收益值后，从所述动态净收益值中确定最大动态净收益值。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-7任意一项所述的信息处理方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行权利要求1-7任意一项所述的信息处理方法。