[发明专利]基于XGBoost模型的价值评估方法、装置及设备

权利要求书

1.一种基于XGBoost模型的价值评估方法，其特征在于，包括：

利用目标主体的第一特征数据训练XGBoost模型，并利用训练完成的XGBoost模型确定所述第一特征数据对应第一特征项的第一特征重要性值；

在所述第一特征项中提取所述第一特征重要性值大于预设特征重要性阈值，且特征评估指标大于预设特征评估指标阈值的第二特征项，其中，所述预设特征评估指标阈值包括相关系数阈值、信息值阈值中的至少一种；

将所述第二特征项对应的第二特征数据输入所述训练完成的XGBoost模型，获取所述第二特征项的第二特征重要性值；

将所述第二特征重要性值归一化处理为特征权重值，根据所述特征权重值计算所述目标主体的价值评估分值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用训练完成的XGBoost模型确定所述第一特征数据对应第一特征项的第一特征重要性值，包括：

利用训练完成的XGBoost模型确定所述第一特征数据对应第一特征项的多个基分类器增益，其中，所述第一特征项对应多个基分类器，每个所述基分类器输出一个基分类器增益；

计算多个所述基分类器增益的平均增益，将所述平均增益确定为所述第一特征项的第一特征重要性值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第二特征重要性值归一化处理为特征权重值，根据所述特征权重值计算所述目标主体的价值评估分值，包括：

提取所有所述第二特征项对应所述第二特征重要性值中的最大值与最小值；

计算各个所述第二特征项的所述第二特征重要性值与所述最小值的第一距离，以及所述最大值与所述最小值的第二距离，并根据所述第一距离和所述第二距离确定各个所述第二特征项的特征权重值；

加和各个所述第二特征项对应的所述特征权重值，得到所述目标主体的价值评估分值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述价值评估分值以及预设价值区间确定所述目标主体的价值等级；

确定与所述价值等级匹配的营销方案。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述利用目标主体的第一特征数据训练XGBoost模型之前，还包括：

获取预处理后的目标主体的主体数据，其中，所述预处理包括数据清洗、标准化的至少一种；

在所述主体数据中提取与第一特征项匹配的第一特征数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述在所述主体数据中提取与第一特征项匹配的第一特征数据，包括：

获取特征提取模板，所述特征提取模板中存储有第一特征项以及与所述第一特征项匹配的特征关键词；

在所述主体数据中提取与所述特征关键词对应特征相似度大于预设相似度阈值的第一特征数据。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用目标主体的第一特征数据训练XGBoost模型，包括：

将所述目标主体的第一特征数据确定为所述XGBoost模型的输入特征，将所述第一特征数据对应的成交结果确定为所述XGBoost模型的训练标签，训练所述XGBoost模型，直至所述XGBoost模型的损失函数小于预设阈值，判定所述XGBoost模型训练完成。