[发明专利]老龄化程度的预测方法、装置、终端及存储介质

说明书

本发明提供了一种老龄化程度的预测方法、装置、终端及存储介质，该方法包括：获取预设区域的居民指标；利用预设的决策树模型对居民指标进行分类，得到居民指标对应的初始居民类别；将初始居民类别与预设类别进行匹配，确定目标居民类别；根据目标居民类别和预设的预测模型，确定老龄化程度。本发明采用决策树模型对居民指标进行分类，并利用预测模型对分类后居民指标进行预测，以确定老龄化程度，可有效判断出相应的居民类别，以便提升老龄化程度的预测准确度以及预测效率。

技术领域

本发明属于老龄化预测技术领域，尤其涉及一种老龄化程度的预测方法、 装置、终端及存储介质。

背景技术

老龄化社会是指老年人口占总人口达到或超过一定的比例的人口结构。预 测某国家是否进入老龄化社会，对此国家发展具有决定性作用。因此，预测老 龄化程度是亟需解决的问题。

目前，一般采用统计学方法对多个地区的居民指标进行统计，然后根据统 计数据进行定量化分析，以预测老龄化程度。

但是，上述的老龄化程度的预测方法存在准确度低的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种老龄化程度的预测方法、装置、终端 及存储介质，以解决现有技术中存在准确度低的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种老龄化程度的预测方法，包括：

获取预设区域的居民指标；

利用预设的决策树模型对居民指标进行分类，得到居民指标对应的初始居 民类别；

将初始居民类别与预设类别进行匹配，确定目标居民类别；

根据目标居民类别和预设的预测模型，确定老龄化程度。

在一种可能的实现方式中，利用预设的决策树模型对居民指标进行分类， 得到居民指标对应的初始居民类别，包括：

计算居民指标对应的叶子节点的投票权重值；

若叶子节点的投票权重等于预设权重值，确定与居民指标对应的标签的投 票得分；

基于居民指标对应的标签的投票得分，选取投票得分满足预设条件的类别 标签，将满足预设条件的类别标签作为与居民指标对应的初始居民类别。

在一种可能的实现方式中，计算居民指标对应的叶子节点的投票权重值， 包括：

统计预设的决策树模型中叶子节点对应的核属性的路径数量和总路径数量；

计算包括核属性的路径数量与总路径数量的比值，并将得到的比值作为投 票权重值。

在一种可能的实现方式中，根据目标居民类别和预设的预测模型，确定老 龄化程度，包括：

获取预设的预测模型；

将目标居民类别输入预设的预测模型，得到老龄化程度。

在一种可能的实现方式中，获取预设的预测模型，包括：

获取初始预测模型和训练样本数据；

将训练样本数据输入初始预测模型，待迭代次数满足预设次数，得到预设 的预测模型。

在一种可能的实现方式中，将训练样本数据输入初始预测模型，待迭代次 数满足预设次数，得到预设的预测模型，包括：

将训练样本数据输入初始预测模型，确定训练样本数据对应的分类概率；

计算分类概率与预设分类概率的差值，并根据差值确定初始预测模型的损 失值；

根据损失值反向训练初始预测模型，直至待迭代次数满足预设次数，确定 预设的预测模型。