[发明专利]一种数据预测方法、装置及电子设备在审
| 申请号： | 201810201828.1 | 申请日： | 2018-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN108427658A | 公开（公告）日： | 2018-08-21 |
| 发明（设计）人： | 赵知纬 | 申请（专利权）人： | 北京奇艺世纪科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/18 | 分类号： | G06F17/18;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 项京;马敬 |
| 地址： | 100080 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种数据预测方法、装置及电子设备，属于计算机领域。可以根据待测初始特征向量和预先训练的集成树模型，得到待测初始特征向量对应的交叠特征向量，其中，集成树模型是根据训练样本和预设的集成树拟合算法训练得到的，训练样本包括多组样本初始特征向量和多组样本初始特征向量对应的各样本结果，然后拼接待测初始特征向量和交叠特征向量，得到目标特征向量，最后根据目标特征向量和预先训练的线性回归模型，得到预测结果，其中，线性回归模型是根据训练样本和预设的线性回归模型算法训练得到的。采用本发明实施例提供的数据预测方法，可以得到各影响因素之间的交叠因素，即交叠特征向量，从而提高数据预测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 初始特征向量 数据预测 交叠 线性回归模型 特征向量 训练样本 装置及电子设备 目标特征向量 树模型 预设 样本 计算机领域 拟合算法 算法训练 样本结果 影响因素 预测结果 | ||
【主权项】：
1.一种数据预测方法，其特征在于，所述方法包括：根据待测初始特征向量和预先训练的集成树模型，得到所述待测初始特征向量对应的交叠特征向量，其中，所述集成树模型是根据训练样本和预设的集成树拟合算法训练得到的，所述训练样本包括多组样本初始特征向量和所述多组样本初始特征向量对应的各样本结果；拼接所述待测初始特征向量和所述交叠特征向量，得到目标特征向量；根据所述目标特征向量和预先训练的线性回归模型，得到预测结果，其中，所述线性回归模型是根据所述训练样本和预设的线性回归模型算法训练得到的。
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