[发明专利]一种数据预测模型的入模特征确定方法及设备

摘要

本申请属于人工智能领域，涉及一种数据预测模型的入模特征确定方法及设备，所述方法包括:获取待预测的目标对象在预设时间段的历史数据提取多个原始特征变量，对各原始特征变量的特征值进行数据分箱操作，基于分箱结果获取各原始特征变量的特征画像；根据特征画像确定各原始特征变量是否存在数据偏移以及偏移类型，根据偏移类型得到多个第一特征集合，基于未发生数据偏移的原始特征变量生成第二特征集合；确定待预测的目标对象的预测场景，根据预测场景确定入模特征。本申请涉及区块链技术，所述历史数据可存储于区块链中。本申请通过对原始特征变量的特征画像，可实现对特征变量的是否入模进行量化判定，提高模型预测稳定性和准确性。