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申请/专利权人：京东科技控股股份有限公司
摘要：本发明涉及一种模型训练、出险率预测方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取多个出险率类别中每个出险率类别所对应的多个保单的历史保单数据及历史保单数据对应的出险标签，每个出险率类别与出险率的取值范围中的一个出险率区间对应；针对每个出险率类别，对于保单属于各个出险率类别的概率分别建立机器学习模型；利用EM算法对每个出险率类别对应的机器学习模型进行优化，得到每个出险率类别对应的机器学习模型。本发明实施例能够基于EM算法，训练了保单属于各个出险率类别的机器学习模型，使得最大化对数似然函数，由于它对各个出险率区间，都建模拟合了保单属于该区间的概率，并且对对数似然函数进行了最大化，因此实现了概率校准。
主权项：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个出险率类别中每个所述出险率类别所对应的多个保单的历史保单数据及所述历史保单数据对应的出险标签，每个所述出险率类别与出险率的取值范围中的一个出险率区间对应；针对每个出险率类别，对于保单属于各个出险率类别的概率分别建立机器学习模型；将所述多个保单的历史保单数据及所述历史保单数据对应的出险标签组成的集合作为训练集，并利用EM算法对每个出险率类别对应的机器学习模型进行优化，得到每个出险率类别对应的机器学习模型，所述机器学习模型用于预测保单属于对应的出险率类别的概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 京东科技控股股份有限公司 模型训练、出险率预测方法、装置、电子设备及存储介质
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